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event_type Uint64 快速标识打架检测的输出消息类型，打架检测算法其值固定为917504，对应16进制为 0x 0000 0000 000E 0000 task_id String 作业ID。 timestamp Uint64 触发告警时间点的时间戳。 message_id String

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安装检测 功能 节点安装IEF软件前，可用于选择安装节点，或节点安装失败时排查安装失败的原因。当节点不符合时，提示用户需要如何修改。 语法 edgectl diagnose installation [params] CHECKITEMS diagnose可以简写为diag in

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随机森林结构仅构造一次，模型更新仅仅是节点数据分布值的更新。 节点存储多个窗口的数据分布信息，能够检测数据分布变化。 异常检测和模型更新在同一个代码框架中完成。 语法格式 1 SRF_UNSUP(ARRAY[字段1, 字段2, ...], '可选参数列表') 函数输出为[0, 1]区间的DOUBLE值，表示数据的异常打分。

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在检测设置页面中，选择待创建计划所在的区域，并单击“创建计划”，系统右侧弹出新建检查计划页面。 图2 创建检查计划 配置检查计划。 填写基本信息，具体参数配置如表1所示。 表1 检查计划基本信息 参数名称 参数说明 计划名称 自定义检查计划的名称。 检查时间 选择检测周期和检查触发时间。 检测周期：每隔1天、3天、7天、15天、30天检查一次

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告警检测 在集群运行的过程中，会对数据库中的错误场景进行检测，便于用户及早感知到数据库集群的错误。 enable_alarm 参数说明：允许打开告警检测线程，检测数据库中可能的错误场景。 参数类型：POSTMASTER 取值范围：布尔型 on表示允许打开告警检测线程。 off表示不允许打开告警检测线程。

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检测功能 startNetworkTest public abstract int startNetworkTest(HRTCNetworkTestConfig networkTestConfig); 【功能说明】 启动入会前网络检测。 【请求参数】 networkTestCon

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HSS的病毒库、漏洞库多久更新一次？ HSS拦截的IP是否需要处理？ 如何防御勒索病毒攻击？ 升级HSS新版后，为什么收不到告警？ 如何为高危命令执行类告警添加白名单？ 为什么部分Webshell文件HSS不告警？

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告警检测 在数据库运行的过程中，会对数据库中的错误场景进行检测，便于用户及早感知到数据库的错误。告警写入的system_alarm日志可以在$GAUSS LOG /cm路径下查看。 enable_alarm 参数说明：允许打开告警检测线程，检测数据库中可能的错误场景。 该参数属于PO

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功能介绍 繁多的AI工具安装配置、数据准备、模型训练慢等是困扰AI工程师的诸多难题。为解决这个难题，将一站式的 AI开发平台 （ModelArts）提供给开发者，从数据准备到算法开发、模型训练，最后把模型部署起来，集成到生产环境。一站式完成所有任务。 图1 功能总览 ModelArts特色功能如下所示：

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单源最短路（sssp）(1.0.0) 点集最短路（shortest_path_of_vertex_sets）(2.1.5) 关联路径（n_paths）(1.1.2) 带过滤的n_paths算法（filtered_n_paths）(2.2.22) 带过滤全对最短路径（filtered_all_pai

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例如Google开源的MediaPipe、腾讯开源的TNN等。ModelArts提供了基于华为云ModelBox推理框架的开发环境，它具备如下优点： 提供开箱即用的云上AI应用开发环境，预置高性能推理框架ModelBox、加速卡推理加速卡、以及TensorRT、LibTorch、MindSpore等AI引擎。

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果是判断节点重要性最常用的参考值之一，较好的刻画了节点的传播能力。 k跳算法（k-hop） 从起点出发，通过宽度优先搜索（BFS），找出k层与之关联的所有节点。找到的子图称为起点的ego-net。k跳算法会返回ego-net中节点的个数。 最短路径（Shortest Path）

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现空间内严格可控的数据使用和监管。 数据融合分析 支持对接多个数据参与方的主流数据存储系统，为数据消费者实现多方数据的SQL Join等融合分析, 各方的敏感数据在具有安全支撑的聚合计算节点中实现安全统计。 计算节点 数据参与方使用数据源计算节点模块实现自主可控的数据源注册、隐私

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中括号内包含五个数，前四个数为Double类型的浮点数，第五个数为Double类型的正浮点数，参数需严格按照该格式填写。 中括号内的五个数的含义如下：第一个数表示沿x轴方向灭点的x坐标，第二个数表示沿x轴方向灭点的y坐标，第三个数表示沿y轴方向灭点的x坐标，第四个数表示沿y轴方向灭点的y坐标，第五个数表示沿x轴方向的缩放系数。

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k核算法（k-core） k-core是图算法中的一个经典算法，用以计算每个节点的核数。其计算结果是判断节点重要性最常用的参考值之一，较好的刻画了节点的传播能力。 k跳算法（k-hop） 从起点出发，通过宽度优先搜索（BFS），找出k层与之关联的所有节点。找到的子图称为起点的ego-net。k跳算法会返回ego-net中节点的个数。

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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 定义每个特征切分点的数量，数量越多，准确率越高，计算时间越长。取值范围为5~10的整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值。

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微认证课程学习的形式是什么样的？ 微认证课程学习分为在线视频学习和在线实验操作。 父主题： 微认证课程学习常见问题

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关闭超线程。 控制台的远程登录方式可以作为运维处理的平台，但不能作为生产环境使用。使用控制台的远程登录方式无法使用物理GPU能力。 在不支持远程登录的情况下，可以使用Windows远程桌面mstsc，或者第三方桌面协议。如VNC工具。 GPU加速型实例支持的镜像 表2 GPU加速型实例支持的镜像

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），因此建议设置最大训练时长为1小时。 限时免费的规格，性能有限，如果您的数据量较大，或者训练时长会超过1小时，建议选择收费的计算规格用于模型训练。 免费规格的资源是有限的，当使用人数较多时，会出现长时间的排队。如果希望获得更佳的体验，请选择付费规格。 只能在1个训练作业中使用免

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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转到“自动学习工作流”。 物体检测项目的工作流，将依次运行如下节点： 数据标注：对您的数据进行标注情况确认。 数据集版本发布：将已完成标注的数据进行版本发布。 数据校验：对您的数据集的数据进行校验，是否存在数据异常。 物体检测：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。 模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。

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