y-mm-dd等）的数据。 如果某一列的取值只有一种，会被视为无效列。请确保标签列的取值至少有两个且无数据缺失。 标签列指的是在训练任务中被指定为训练目标的列，即最终通过该数据集训练得到模型时的输出（预测项）。 除标签列外数据集中至少还应包含两个有效特征列（列的取值至少有两个且数据缺失比例低于10%）。

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成分分析的安全配置类问题如何分析？ 成分分析会检测用户包中一些安全配置项是否合规，主要如下： 用户上传的软件包/固件中存在的敏感文件，如（密钥文件，证书文件，源码文件, 调试工具等）。 用户上传的软件包/固件中操作系统中的用户与组配置、硬编码凭证、认证和访问控制等配置类问题。若不存在操作系统，则不涉及。

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。 M

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支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算；

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gent上报的安全信息。 表1 SA与HSS主要功能区别 功能项 共同点 不同点 资产安全 主机资产 呈现主机资产的整体安全状态。 SA：仅支持同步HSS主机资产风险信息，列表呈现各主机资产的整体安全状况。 HSS：不仅支持呈现主机的安全状况，还支持深度扫描主机中的账号、端口、进程、Web目录、软件信息和自启动任务。

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1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。 因子分解机算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法，能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间的关系，无需人工经验干预，同时能够解决组合特征稀疏的问题。FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机的改进版

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图像审核 图像 内容审核 （V3） 父主题： SDK调用示例

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图像审核 图像内容审核（V3） 父主题： SDK调用示例

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图像审核 图像内容审核（V3） 父主题： SDK调用示例

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公网HTTP/HTTPS URL OBS提供的URL，使用OBS数据需要进行授权。包括对服务授权、临时授权、匿名公开授权。详情参见配置OBS服务的访问权限。 说明： 接口响应时间依赖于图片的下载时间，如果图片下载时间过长，会返回接口调用失败。 请保证被检测图片所在的存储服务稳定可靠，推荐使用OBS服务存储图片数据。

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成分分析的安全编译选项类问题如何分析？ 成分分析会检查用户包中的C/C++、Go文件在构建编译过程中是否添加了保护性的编译选项，来保护文件运行时免受到攻击者的攻击。 安全编译选项类问题分析指导： 导出Excel报告，查看安全编译选项Sheet页。 根据filepath列寻找目标文件在扫描包中位置，确认文件来源。

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获取对应的图像数据。 接口说明 本接口调用后，可以获取到人脸图像。注意：使用GET方法时ac CS RFToken需要放置在headers头部域中。 响应数据 参见表2、表3 参数 参数名称 可选/必选/条件必选 参数类型 位置 参数说明 无 无 无 无 无 表2 返回值 参数 类型

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图像审核 图像内容审核（V3） 父主题： SDK调用示例

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图像审核 图像内容审核（V3） 父主题： SDK调用示例

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图像审核 图像内容审核（V3） 图像内容审核（同步批量）（V3） 父主题： API

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针对对应的场景，由RES根据场景类型预置好对应的智能算法，为匹配的场景提供智能推荐服务。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为，推送更具针对性的内容，实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法，深度挖掘物品之间的联系，自动匹配精准内容。

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是否支持图像分割任务的训练？ 支持。您可以使用以下三种方式实现图像分割任务的训练。 您可以在AI Gallery订阅相关图像分割任务算法，并使用订阅算法完成训练。 如果您在本地使用ModelArts支持的常用框架完成了训练脚本，可以使用自定义脚本创建训练作业。 如果您在本地开发的算法

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文本分类：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。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的属性类型（项目名称）快速搜索过滤到相应的工作流，可节省您的时间。 登录ModelArts管理控

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获取分享的嵌入分析信息 功能介绍 获取分享的嵌入分析信息。 URI GET /v1/{project_id}/embeddings/shared/{embed_id}/attributes 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，获取方法请参考获取项目ID。

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件并选定测试机型套餐，即可自动完成移动兼容性测试，检测问题并监控性能指标，生成包含图片和日志的详细报告，帮助定位和快速分析问题。 操作流程 介绍进入“ 移动应用测试 ”服务后，移动应用测试的基本使用流程。 流程说明如下： 流程 说明 登录移动应用测试（略） 如果已经登录“移动应用测试”首页，该步骤可略。

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确定发布 调整阈值 训练好的模型可以通过调整阈值，影响机器人直接回答的准确率。阈值越高，机器人越严谨，对用户问的泛化能力越弱，识别准确率越高；阈值越低，机器人越开放，对用户问的泛化能力越强，识别准确率越低。 针对历史版本的模型，可以根据当前模型调节直接返回答案的阈值。 在“模型管理”

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