修改信号机 功能介绍 修改信号机 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI PUT /v1/{project_id}/traffic-controllers/{

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预测接口 功能介绍 线上预测接口。 URI POST 服务部署成功后返回的预测地址。 请求消息 请求参数请参见表1 请求参数说明。 表1 请求参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 rec_num 否 Integer 请求返回数量，默认返回50条。 user_id 是 String

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批量预测 批量预测通过在计算节点后台发起离线预测任务的方式，在任务完成后可以获得指定数据集中所有样本的预测结果。 创建批量预测作业 编辑批量预测作业 执行批量预测作业 删除批量预测作业 父主题： 联邦预测作业

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预测机制 预测的准确性 预测主要是基于用户在华为云上的历史成本和历史用量情况，对未来的成本和用量进行预测。您可以使用预测功能来估计未来时间内可能消耗的成本和用量，并根据预测数据设置预算提醒，以达到基于预测成本进行预算监控的目的。由于预测是一种估计值，因此可能与您在每个账期内的实际数据存在差异。

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参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

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在“创建”对话框中，单击“增加”。 填写信号的相关参数后，单击“保存”。 绑定信号的数据源 在“采集信号”或“统计信号”页签中，选择一个或多个信号，单击“批量绑定”；或单击“操作”列中的。 修改信号 在“采集信号”或“统计信号”页签中，单击“操作”列中的。 删除信号 在“采集信号”或“统计信号”页签中，选择

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信号通道切换 接口名称 WEB_SwitchPageForPcCam 功能描述 OPS与安卓有线辅流界面状态根据传入参数切换。 应用场景 需要进行三种场景的界面转换。 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_SwitchPageForPcCam

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。 link_id 否 String 参数说明：信号机设备所属路段ID。 取值范围：长度等于30，只允许大写字母、数字。 secret 是 String 参数说明：第三方信号机设备密钥，输入信号机型号ID后方可填写该字段以设置方信号机设备密码。 响应参数 状态码： 201 表4 响应Body参数

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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 数据参与方使

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创建项目 时序预测学件，目前封装在模型训练服务的JupyterLab平台中。可通过在项目中创建JupyterLab环境，体验时序预测学件服务。 时序预测学件支持同时对多指标进行预测。 在模型训练服务首页，单击界面左上角的“创建项目”图标。 弹出“创建项目”对话框。请根据实际情况，配置如下参数：

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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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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查询时序数据 功能介绍 该接口用于查询指定时间范围内的监控时序数据，可以通过参数指定需要查询的数据维度，数据周期等。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/samples 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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查询时序数据 场景描述 本章以查询一个节点的CPU使用率时序数据为例。 涉及的基本信息 查询时序数据前，需要确定节点的ID和集群ID的值，节点ID值可以在ECS的dimensions中查看，集群ID值可以在CCE的“集群管理”页面，基本信息的dimensions中查看。 因指标格

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预测类数据集格式要求 平台支持创建预测类数据集，创建时可导入时序数据、回归分类数据。 时序数据：时序预测数据是一种按时间顺序排列的数据序列，每个数据点都有一个时间戳，表示数据在时间上的位置。它用于预测未来事件或趋势，过去的数据会影响未来的预测。 回归分类数据：回归分类数据包含多种

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。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整

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预测接口（排序） 功能介绍 线上预测接口。 URI POST 服务部署成功后返回的预测地址。 请求消息 请求参数请参见表1 请求参数说明。 表1 请求参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 rec_num 否 Integer 请求返回数量，默认返回50条。 user_id 是

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比较指标值和阈值的关系。 比较关系分为>、>=、<、<= 2）智能预测：一种趋势预测方式，根据输入，基于算法预测未来容量趋势。 预测趋势：基于预测算法，根据参考时间段内（过去一个月）的容量趋势，预测未来7天的容量趋势； 风险实例：参考时间段内的容量和预测时间段内的容量，任何一个满足安全阈值，就认为是风险实例，会被输出到风险结果中。

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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 2

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服务器 信号函数 服务器信号函数向其他服务器进程发送控制信号。只有系统管理员才能使用这些函数。 pg_cancel_backend(pid int) 描述：取消一个后端的当前查询。 返回值类型：boolean 备注：pg_cancel_backend向由pid标识的后端进程发送一个

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服务预测失败 问题现象 在线服务部署完成且服务已经处于“运行中”的状态，向服务发起推理请求，预测失败。 原因分析及处理方法 服务预测需要经过客户端、外部网络、APIG、Dispatch、模型服务多个环节。每个环节出现都会导致服务预测失败。 图1 推理服务流程图 出现APIG.XX

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