数据存在差异。 不同的准确度范围具有不同的预测区间。华为云为您提供80%的预测区间，表示实际产生的成本数据有80%的概率会落在该预测区间内。预测区间的范围取决于您的历史支出波幅或波动，历史支出的一致性和可预测性越高，预测区间就越小。 预测的方法 华为云根据不同成本类型和计费模式特点，提供不同的预测机制。

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最小长度：32 最大长度：32 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 是 String 消息体的类型（格式），下方类型可任选其一使用： application/json;charset=utf-8 application/json 缺省

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如，图像分类、物体检测等等。不同的项目对数据的要求，使用的AI开发手段也是不一样的。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。 按照确定的分析目的，有目的性的收集、整合相关数据，数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获取数据的真实可靠性。而事实上，不能一次性将

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业，根据合作方已提供的数据，编写相关sql作业并获取您所需要的分析结果，同时能够在作业运行保护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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Subject-Token的值） 最小长度：0 最大长度：20000 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 [数组元素] Array of DevUcClusterPermission objects 主机集群权限矩阵 表4 DevUcClusterPermission

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使用模型 用训练好的模型预测测试集中的某个图片属于什么类别，先显示这个图片，命令如下。 1 2 3 # display a test image plt.figure() plt.imshow(test_images[9]) 图1 显示用以测试的图片 查看预测结果，命令如下。 1

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trace_id 是 String 消息追踪ID，标识本次请求的推荐结果。 rec_num 是 Integer 返回的结果数量。 user_id 是 String 用户ID content 是 List 请参见表4，推荐物品的内容。 表4 content参数说明 参数名称 是否必选 参数类型

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025年，企业人工智能利用率将达到86%。新需求，新技术，新产品，成功的解决方案和具备对应能力的开发工程师、规划设计人员和工程人员，对于这场变革和企业的蜕变更是缺一不可的关键。基于此，华为云推出了华为企业人工智能高级开发者培训专业服务，旨在培养具有图像处理、语音处理、 自然语言处理

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图2 查看结果（1） 分子属性预测结果支持以卡片视图的形式进行查看，参考图3，在卡片视图中： 单击右上方的选择下拉框，可以选择分子的排序方式，将分子按照所选的排序方式进行展示。 图3 查看运行结果（2） 图4 排序方式 单击每个分子卡片右上方的，可以选择“查看详情”、“下游分析””。

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时序预测-time_series_v2算法部署在线服务预测报错 问题现象 在线服务预测报错：ERROR: data is shorter than windows。 原因分析 该报错说明预测使用的数据行数小于window超参值。 在使用订阅算法时序预测-time_series_v

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跨云容灾对数据库的支持如表3所示。 表3 跨云容灾支持的数据库 数据库 版本 SQL Server 2008、2012 Oracle RAC 11gR2 2.0.4 MySQL 5.7 应用 跨云容灾的复制技术，与应用的类型不强相关，因此支持任意类型的应用。 使用限制 通用的使用限制如下：

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云上容灾支持信息下列所示。操作系统云上容灾对 弹性云服务器 所使用的操作系统如表1所示。云上容灾支持的弹性 云服务器 操作系统操作系统版本Windows Server2008R2、2012R2、2016Redhat Enterprise Linux推荐：6.8、7.2、7.3支持：6.X系列、7.X系列CentOS推荐6.8、7.2、7.3支持：

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至此，企业A完成了整个 TICS 联邦建模的流程，并将模型应用到了营销业务当中。这个预测作业可以作为后续持续预测的依据，企业A可以定期地使用模型预测自己的新业务数据。同时企业A也可以根据新积累的数据训练出新的模型，进一步优化模型预测的精确率，再创建新的联邦预测作业，产出更精准的预测结果供业务使用。 父主题：

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XXXX类型的报错，表示请求在APIG（API网关）出现问题而被拦截。 常见问题请参见服务预测失败，报错APIG.XXXX。 其他被APIG（API网关）拦截的场景： Method Not Allowed 请求超时返回Timeout 出现Modelart.XXXX类型的报错，表示请求

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关联预测（link_prediction）(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 输入起点ID。 String - - target 是 输入终点ID。 String - - 表2 response_data参数说明

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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通过查看学员培训进度，监控学员学习状态 操作路径：培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据 自学记录统计的是学员在知识库进行自学的学习数据 统计数据统计的是具体培训资源（实操作业、考试等）的学员学习数据 父主题： 培训管理

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在线服务预测时，如何提高预测速度？ 部署在线服务时，您可以选择性能更好的“计算节点规格”提高预测速度。例如使用GPU资源代替CPU资源。 部署在线服务时，您可以增加“计算节点个数”。 如果节点个数设置为1，表示后台的计算模式是单机模式；如果节点个数设置大于1，表示后台的计算模式为分布式的。您可以根据实际需求进行选择。

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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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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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