评估测评 通过评估任务、评估模型对测评工具、通用能力评估、岗位能力评估、能力项的管理进行测训一体。 入口展示 图1 入口展示 创建评估任务 操作路径：人才发展-评估测评-评估模型-新建 图2 新建评估任务 图3 填写评估任务信息&设置 图4 选择测评工具 测评进展跟踪 人才发展-

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有“待评估”状态的主机进行风险评估。 如果仅需要评估部分主机，可以在列表中勾选需要评估的主机；也可以通过上方的搜索框，根据主机名称、IP地址、所属平台、关联的应用等条件过滤列表中的主机资源，然后勾选需要评估的主机。勾选完成后，单击“批量评估”按钮，在弹出的对话框中确认待评估主机数

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您也可以关闭调度手动执行效果评估作业。 指标类型 推荐服务效果评估指标，通过指标后的下拉框选择系统自置指标。您可以单击添加指标，单击该指标后的删除指标。 点击PV率 点击UV率 效果评估作业运行完成之后会在页面下方生成评估结果图表，方便您查看近期的评估效果。 父主题： 智能场景

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删除评估项目 删除项目不可恢复，请谨慎操作。 被公安冻结的评估项目信息不能被删除，其他冻结类型可删除。 前提条件 评估项目的“项目状态”应为“完成 创建迁移项目”或“进行中 待确认目标数据库”。 评估任务当前没有关联的迁移项目。 操作步骤 登录UGO控制台。 单击左侧导航栏“结构迁移

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创建评估任务 前提条件 已完成互联网暴露面授权。 已购买边界防护与响应服务专业版套餐。 背景信息 租户网络出口网关设备的IP对外暴露在公网上，可能存在安全隐患。互联网暴露面风险监测功能可以帮助租户统计网关设备暴露在公网中的IP，并识别其中存在暴露风险的端口或服务。 租户首次使用互

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行为类型：选择需要进行评估的行为类型，如物品曝光。 阈值：阈值是用来衡量用户行为有效性的标准， 当数据源的actionMeasure的值大于阈值时， 当前用户行为有效。 去重：您可以单击勾选，根据用户对行为记录去重。 指标设置 指标名称：请您定义评估的指标名称。 指标公式：用户

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NonCompliant：不合规 policy_assignment_id 评估结果对应合规规则的ID - policy_definition_id 评估结果对应合规策略的ID - evaluation_time 评估时间戳 - 如下JSON表示了一个不合规的评估结果： { "domain_id": "domainidforpolicy"

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支持多机多卡环境下的模型分布式训练，大幅度提升模型训练的速度，满足海量样本数据加速训练的需求。 图17 支持训练过程多个GPU运行指标监控 支持在线模型评估，在不进行模型发布的前提下直接查看模型解译的效果，支持上传文件、WMTS和WMS图层进行模型评估。 集成主流深度学习框架，包括Py

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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操作步骤-手机端： 登录手机app，点击“我的”进入个人信息页面 图4 个人中心入口 点击“个人中心”并进入，在个人中心页面，点击“我的学习”后面的箭头，进入“我的学习”的 页面。 图5 个人中心页面（我的岗位、我的技能） 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入到课程详情页面。可

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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部署架构在评估的时候，手动评估补充是什么意思？ 例如某个云服务只有一个规格在多底座是有差异的，但是用户本次并没有用到该规格，那么就不影响评估通过的结果。 父主题： 设计中心

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场景描述 某企业A在进行新客户营销时的成本过高，想要通过引入外部数据的方式提高营销的效果，降低营销成本。 因此企业A希望与某大数据厂商B展开一项合作，基于双方共有的数据进行联邦建模，使用训练出的联邦模型对新数据进行联邦预测，筛选出高价值的潜在客户，再针对这些客户进行定向营销，达成提高营销效果、降低营销成本的业务诉求。

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从当前业务及应用架构角度评估容器化改造的难度，并输入总体的业务容器化方案。 结合企业已有研发与交付流程，设计容器化DevOps的总体方案。 帮助客户在缺少容器系统设计经验的情况下，高效地完成容器系统总体方案设计。同时在过程中培养客户自己的设计人员，传授设计思维，减少学习成本和时间。 系统开发指导

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XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。 切分点数量

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of strings 需要评估的object类型列表。is_select_all_objects_type为false时必填。 响应参数 无 请求示例 创建名为best_UGO，源库为Oracle-11g，采集全部schema和全部支持的数据类型的评估项目。 POST https

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模型评估 训练时的评估指标是用训练的数据集中随机采样的记录计算的，完成训练后企业A也可以使用其他的数据集对同一个模型进行多次的评估。单击“发起评估”选择训练参与方不同的数据集即可发起模型评估。 至此使用可信联邦学习进行联邦建模的过程已经完成，企业A已经训练出了一个符合自己要求的算法

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创建评估项目 评估项目概述 源数据库准备和授权 步骤一：创建评估项目 步骤二：确认目标数据库

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评估项目概述 评估项目的创建是连接源库进行基本信息采集、性能数据采集，以及特定对象类型的源库对象SQL采集，基于采集的数据进行源库画像、数据库特性分析、到各个目标数据库的语法兼容性评估。综合兼容性、性能、对象复杂度、使用场景等为用户智能化推荐目标数据库选型与规格，工作量评估以及迁移风险评估，帮助用户决策与工作规划。

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行为类型：选择需要进行评估的行为类型，如物品曝光。 阈值：阈值是用来衡量用户行为有效性的标准， 当数据源的actionMeasure的值大于阈值时， 当前用户行为有效。 去重：您可以单击勾选，根据用户对行为记录去重。 指标设置 指标名称：请您定义评估的指标名称。 指标公式：用户

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租户自评的过程中，单击评估项目右侧的“参考指导”，可查看该检查项的基本信息、相关的条款以及历史记录。 评估完成后，单击右下角的“提交”。 父主题： 安全治理

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