值存储 值存储数据类型解析 查找与目标字段准确的匹配。 试着将表达式直接转换成目标类型。如果已知这两种类型之间存在一个已注册的转换函数，那么直接调用该转换函数即可。如果表达式是一个未知类型文本，该文本字符串的内容将交给目标类型的输入转换过程。 检查目标类型是否有长度转换。长度转换

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get_workflow_inputs(workflow_id)查询流程输入。

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作业输出数据类别的列表，默认值为[]。当输出类型下有这个列表时，表示希望这个输出结果中存放data_category列表内的数据。 hosting字段数据结构说明 参数 是否必选 类型 说明 data_category 否 List<Object> 作业输出数据类别的列表，默认值为[]。当输出

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配置分析任务输入 点击目标分析任务，如下图1所示。 图1 目标分析任务 点击资产ID的修改图标进行修改，如下图2所示（只有属性引用类型为“引用其他资产属性”的输入参数需要配置资产ID）。 图2 资产ID 父主题： 工作台

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输入与输出配置 输入参数与输出参数的配置，可在配置页面进行配置，也可在运行的过程中进行配置。 当运行Workflow时，节点处于“等待输入”状态，也可进行相关参数的配置。 输入配置 输入配置需要填写的参数如下表所示。 表1 输入参数填写说明 输入配置参数 填写说明 数据集 选择您的数据集，或者重新创建数据集。

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<scope>provided</scope> </dependency> 示例 实现每周期产生一条数据（仅包含一个字段，类型为INT，初始值为1，每周期加1），周期时长为60s，通过入参指定。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 CREATE SOURCE STREAM user_in_data

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EdgeHub输入流（EOS） 功能描述 创建边缘作业source流，从EdgeHub中获取数据。用户数据写入EdgeHub中，Flink边缘作业从中读取数据，作为流计算的数据输入。 适用于物联网IOT场景，将实时流计算能力从云端延伸到边缘，在边缘快速实现对流数据实时、快速、准确

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CloudTable HBase输入流 功能描述 创建source流从 表格存储服务 CloudTable的HBase中获取数据，作为作业的输入数据。HBase是一个稳定可靠，性能卓越、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭

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MRS Kafka输入流 功能描述 创建source流从Kafka获取数据，作为作业的输入数据。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。MRS基于Apache

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kafka_properties 否 可通过该参数配置kafka的原生属性，格式为"key1=value1;key2=value2"。具体的属性值可以参考Apache Kafka中的描述。 kafka_certificate_name 否 跨源认证信息名称。跨源认证信息类型为“Kafka_SSL”时，该参数有效。

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输入输出定义 连接参数 连接器无需认证，无连接参数。 定义输入 输入参数 此触发事件在流类型执行动作中使用，它的输入是在创建流类型执行动作的第二步“配置输入”中定义的，在该触发事件中单击右下角“mock数据”可以填写数据用于mock测试。 输出参数 和输入参数相同。 定义输出 输入参数

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HH:mm:ss”。 长度：配置字段长度，字段值实际长度太长则按配置的长度截取，“类型”为“CHAR”时实际长度不足则空格补齐，“类型”为“VARCHAR”时实际长度不足则不补齐。 map 是 无 数据处理规则 按照输入字段的长度依次截取源文件，生成字段。 当字段的值与实际的类型不匹配时，该行数据会成为脏数据。

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仅支持数值、公式计算组件的值。 单击“确认”。 当数据联动符合筛选条件的数据为多条时，按时间排序，取最新的一条数据。 图3 设置数字输入框数据联动 输入框最小值：输入数字的最小值。 输入框最大值：输入数字的最大值。 当数字输入框为数据联动时，最大/最小值按组件默认配置，即最大值为253-1。

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集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0,1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。 因子分解机算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法，能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间的关系，无需人工经验干预，同时能够解决组合特征稀

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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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