课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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双轴折线柱图 双轴折线柱图支持使用柱状图和线状图分别表示同一个类目下的多个不同系列的值，在一个图表中即可展示每个类目的多个系列之间的数据比较情况以及每个系列的各类目之间的数据变化趋势。 本章节主要介绍双轴折线柱图组件各配置项的含义。 图1 双轴折线柱图 样式 尺寸位置 图表尺寸：图表的宽和高。单位均为px。

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色可改变线条的颜色。 折线宽度：折线的宽度。 折线不透明度：折线的不透明度设置，取值为“0”时折线全透明（即隐藏），“100”为全部显示。 折线平滑显示：折线是否平滑显示。 拐点颜色：折线上圆拐点的颜色。 拐点大小：折线上圆拐点的大小。 拐点不透明度：折线上圆拐点的不透明度设置，

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显示名称：自定义图表中系列的显示名称。 折线类型：设置图形中折线类型，包括平滑和不平滑。 折线宽度：设置图形中折线的宽度，取值范围0~100。 折线颜色：设置折线颜色，支持单色和渐变色。如果开启了阈值线，渐变会随着阈值线值变化。 折线不透明度：设置折线的不同透明度。 拐点尺寸：设置拐点尺寸，取值范围0~100。

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LTS折线图 折线图属于趋势类分析图表，一般用于表示一组数据在一个有序数据类别（多为连续时间间隔）上的变化情况，用于直观分析数据变化趋势。在折线图中，可以清晰的观测到数据在某一个周期内的变化，主要反映在： 递增性或递减性 增减的速率情况 增减的规律（如周期变化） 峰值和谷值 所以

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还缺少某一部分数据源，反复调整优化。 训练模型 俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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云上人脸提取 创建云上人脸提取作业 查询作业列表 查询单个作业 删除作业 父主题： 云上服务API

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文档提取暗水印 功能介绍 对已嵌入文字暗水印的WORD(.docx)，PPT(.pptx)，EXCEL(.xlsx)，PDF(.pdf)类型的文档进行文字暗水印提取，用户以formData的格式传入待提取水印的文件，DSC服务以JSON的格式返回从文档里提取的出的文字暗水印内容。

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响应提取 响应提取是提取接口响应结果的某一部分，命名为参数，供后续测试步骤参数化调用。响应提取需要在前序测试步骤定义，后续测试步骤使用。 在前序测试步骤中，在“响应提取”页签创建要传递的参数。响应提取来源用到内置参数，请参考内置参数了解如何使用内置参数。响应提取同时支持正则表达式

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验证分享提取码 功能介绍 验证分享提取码。 URI POST /koodrive/ose/v1/share/verify 请求参数 表1 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Authorization 是 String 该字段存储的是Access Token。调

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需为UTF8编码，请保证数据的完整性以及正确性。 提取方式 单击下拉框选择提取水印的方式，有损列嵌入以及无损列嵌入需要使用按列提取，无损行嵌入则需要使用按行提取。 分隔符 文件中的分隔符。例如","。 单击“确定”，完成水印提取任务创建。 查看结果 登录管理控制台。 单击左上角的，选择区域或项目。

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水印溯源”，进入“数据库水印提取”界面。 选择“OBS文件水印提取”页签。 单击左上角“新建任务”，进入“新建任务”页面。 单击添加文件选择需要进行提取水印的文件，OBS桶文件支持多选。 图1 选择文件 单击“确定”，提取水印任务创建完成。 单击目标任务名称，在弹框中查看水印提取任务状态和OBS桶文件的暗水印内容。

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读取配置文件：通过json文件配置输入和输出路径。 模型训练：针对提供的数据和模型参数，AutoGenome会搜索得到最优的神经网络结构。训练过程经过模型搜索阶段和模型训练阶段，在模型搜索阶段，根据json文件中的配置参数，对于选定的模型参数会训练一定步数，搜索得到较好结果的参数进行后

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WT双轴折线柱图 WT双轴折线柱图是一种宽表类型的图表组件，支持使用柱状图和线状图分别表示同一个类目下的多个不同系列的值，在一个图表中即可展示每个类目的多个系列之间的数据比较情况以及每个系列的各类目之间的数据变化趋势。WT双轴折线柱图默认包含两个系列，支持将源数据表中的某个维度字段添加为一个系列，允许添加多个系列。

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。 显示名称：自定义图表中系列的显示名称。 折线类型：设置图形中折线类型，包括平滑和不平滑。 折线宽度：设置图形中折线的宽度。 折线颜色：设置折线颜色，支持单色和渐变色。如果开启了阈值线，渐变会随着阈值线值变化。 折线不透明度：设置折线的不同透明度。 拐点尺寸：设置拐点尺寸。 拐点颜色：设置拐点显示的颜色。

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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。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过

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如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护 盘古大模型的安全性主要从以下方面考虑： 数据安全和隐私保护：大模型涉及大量训练数据，这些数据是重要资产。为确保数据安全，需在数据和模型训练的全生命周期内，包括数据提取、加工、传输、训练、推理和删除的各个环节，提供防篡改、数据隐私保护、加密、

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欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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业记录。模型训练页面展示了历史作业的执行情况、模型的评估指标和生成时间。模型的评估指标是使用训练数据集产生的。 单击“查看参数”可以查看该模型训练时指定的机器学习作业参数；逻辑回归作业可以单击“查看中间结果”实时查看每一次迭代的评估指标。 图12 模型训练参数 进行模型评估。在历

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