提取字符串动态键值对 本文档介绍如何使用不同方案提取字符串键值对。 常用方案比较 字符串动态键值对提取分为关键字提取、值提取、关键字加工和值加工，常用方案为采用e_kv函数、e_kv_delimit函数和e_regex函数等。不同提取场景的三种方案如下： 方案 关键字提取 值提取

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状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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约束与限制 响应提取不支持跨用例提取，即从用例A的报文的响应中提取值作为用例B报文的输入。 响应提取的变量为局部变量。 响应变量提取出数组后只能整体作为下个报文数组变量的输入，不能分开利用数组的每个字段。 操作视频 本视频介绍响应提取，演示响应提取操作。 操作步骤 登录性能测试服务控制

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/SQL等各类SQL的深度审核，且支持规则内风险级别、阈值及建议内容的调整，和规则间的自由组合创建定制化审核模板。支持 GaussDB 、MySQL两种数据库的审核，可通过单语句、批量代码文件上传（自动提取SQL）、直连数据库，共3种方式接入SQL进行审核，深度看护代码，避免烂SQL流入生产环境。

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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解析数据：MgC将返回的数据进行解析，提取关键信息，如节点数、虚拟机核数等。然后将这些关键信息保存到数据库中，为后续分析和迁移提供支持。 深度采集原理 MgC对AWS 容器资源进行深度采集的原理图，如图2所示。 图2 AWS容器深度采集原理图 对AWS容器资源进行深度采集的过程详细说明如下：

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可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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/SQL等各类SQL的深度审核，且支持规则内风险级别、阈值及建议内容的调整，和规则间的自由组合创建定制化审核模板。支持GaussDB、MySQL两种数据库的审核，可通过单语句、批量代码文件上传（自动提取SQL）、直连数据库，共3种方式接入SQL进行审核，深度看护代码，避免烂SQL流入生产环境。

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方案概述 应用场景 城市数字孪生平台作为城市级数字孪生建设的基础平台，通过城市过去、现在、将来的海量建筑、基础设施数据进行建模、管理和应用，汇聚并融合各委办局的业务数据，形成城市数字孪生底板。为智慧城市提供更丰富、细致、精确、直观的“时空可视化基础”，可支撑各类智慧应用系统的建设

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OCR以开放API的方式提供给用户，您可以参考《快速入门》学习并使用OCR服务。 使用方式 如果您是一个开发工程师，熟悉代码编写，想要直接调用OCR服务，您可以参考《API参考》或《SDK参考》获取详情。 由浅入深学习 您可以参考成长地图，由浅入深学习使用OCR。

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机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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查询并导出课程学习记录 前提条件 用户具有“查询课程记录”权限 操作步骤： 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->学习记录”，查询课程学习记录 点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出，筛选说明如下表： 图1 课程记录查询条件 表1 “课程学习记录”筛选项

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联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题： 计算节点API

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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提供AI模型的交易市场，是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户，是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 B

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务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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构建程序 本案例提供了实现提取告警日志功能的程序包，使用空白模板创建函数，用户可以下载（fss_examples_logstore_warning.zip）学习使用。 创建功能函数 创建实现日志提取功能的函数，将示例代码包上传。创建过程请参考创建函数，运行时语言选择“Python2

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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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