Studio-DLF调度。 自建大数据生态的调度工具，如Airflow。 企业级多租户 基于表的权限管理，可以精细化到列权限。 基于文件的权限管理。 高性能 性能 基于软硬件一体化的深度垂直优化。 大数据开源版本性能。 跨源分析 支持多种数据格式，云上多种数据源、E CS 自建数据库以及线下数据

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配置Doris目的端参数 当作业将数据导入到Doris时，目的端作业参数如表1所示。 表1 Doris作为目的端时的作业参数 参数类型 参数名 说明 取值样例 基本参数 模式或表空间 待写入数据的数据库名称，支持自动创建Schema。单击输入框后面的按钮可选择模式或表空间。 schema

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理”页面单击“下载客户端”，下载全部服务的客户端。Beeline客户端不受此限制。 由于权限模型不兼容，使用HCatalog客户端创建的表，在HiveServer客户端中不能访问，但可以使用WebHCat客户端访问。 在普通模式下使用HCatalog客户端，系统将以当前登录操作系统用户来执行DDL命令。

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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； 支持控制流和数据流的分离

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配置OBS目的端参数 作业中目的连接为OBS连接时，即导入数据到云服务OBS时，目的端作业参数如表1所示。 高级属性里的参数为可选参数，默认隐藏，单击界面上的“显示高级属性”后显示。 表1 OBS作为目的端时的作业参数 参数类型 参数名 说明 取值样例 基本参数 桶名 写入数据的OBS桶名。

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传统管治服务重线下排查，准确率和时效性低，个人经验要求高，管治效果差，投入大，成效低。 传统环境行业重机理微观分析，并无智能化手段在管治端将政策落地，管治最后一公里的手段太有限，盲区多。 监测硬件铺设与运维是较大的难点，大气污染频发、点位散乱、根因难以确定，人海战术摸排容易出现问题甚至出现误导。

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epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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小。在深度学习中，微调用于改进预训练模型的性能。 2 生成模型服务 将已有模型部署为模型服务 接入模型服务 支持通过API接入模型服务，同时支持将平台预置模型进行微调后，部署为模型服务，模型服务可以在创建Agent时使用或通过模型调用接口调用。 3 调测模型 通过调测模型，可检验

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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在线零代码遥感与地理 数据可视化 分析 可作为交互式在线应用及SaaS产品的底层支撑服务，通过符合OGC标准的Web协议将遥感数据和弹性算力无缝嵌入到行业应用系统中，实现遥感赋能行业。 父主题： PIE-Engine Studio部署

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如果要使用HCatalog客户端，必须从服务页面选择“更多 > 下载客户端”，下载全部服务的客户端。Beeline客户端不受此限制。 由于权限模型不兼容，使用HCatalog客户端创建的表，在HiveServer客户端中不能访问，但可以使用WebHCat客户端访问。 在普通模式下使用H

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创建工程 创建训练工程是从创建模型训练工程、编辑模型训练代码到调试模型训练代码的端到端的代码开发过程。 创建模型训练工程：创建模型训练代码编辑和调试的环境。 编辑模型训练代码：在线编辑模型训练代码。 调试模型训练代码：在线调试编辑好的模型训练代码。 创建训练工程步骤如下。 单击“创建”，弹出“创建训练”对话框。

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果。同时也可以把AI应用发布到技能市场给其他用户使用，或者把AI应用当做模板分享出去给其他开发者学习。 AI应用使用者 一般是AI软件集成方、硬件厂商、AI部署人员、AI运维人员等。这些用户可以直接注册端侧设备到HiLens管理控制台，在平台的技能市场上选购或定制合适的AI应用（

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配置OBS目的端参数 作业中目的连接为OBS连接时，即导入数据到云服务OBS时，目的端作业参数如表1所示。 高级属性里的参数为可选参数，默认隐藏，单击界面上的“显示高级属性”后显示。 表1 OBS作为目的端时的作业参数 参数类型 参数名 说明 取值样例 基本参数 桶名 写入数据的OBS桶名。

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配置OBS目的端参数 支持使用CSV、CarbonData或二进制格式批量传输大量文件到OBS。 表1 OBS作为目的端时的作业参数 参数类型 参数名 说明 取值样例 基本参数 桶名 写入数据的OBS桶名。 bucket_2 写入目录 写入数据到OBS服务器的目录，目录前面不加“/”。

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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。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算 节点 数据

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法。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.1。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数：叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数：叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。

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，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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深海层深 海深层深是指海洋模型将整个水柱（从海面到海底）按一定深度间隔划分成多个层次，每个深度值代表模型在这个深度层进行计算和模拟。例如，"0m"代表海平面，"6m"代表在海平面以下6米处的一层，以此类推。范围包括：0m、6m、10m、20m、30m、50m、70m、100m、125

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大模型开发基本概念 大模型相关概念 概念名 说明 大模型是什么 大模型是大规模预训练模型的简称，也称预训练模型或基础模型。所谓预训练模型，是指在一个原始任务上预先训练出一个初始模型，然后在下游任务中对该模型进行精调，以提高下游任务的准确性。大规模预训练模型则是指模型参数达到千亿、

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创建模型微调任务 模型微调是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程，适用于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景。这是通过在与任务相关的微调数据集上训练模型来实现的，所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中，微调用于改进预训练模型的性能。

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