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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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选择任务并进入任务详细页，点击视频进行播放。 右上角开关可控制自动播放，默认是否；如果为是，则按章节顺序自动播放视频，下方显示每个章节的名称、缩略图可点击播放。 图3 单个课程学习 课程的章节都学习完毕后，点击“确认完成课程”完成课程学习。 操作步骤-手机端： 登录手机app，点击“我的”进入个人信息页面

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数据进行存储。而异常检测服务提供了异常检测的计算调度及告警能力。所以，异常检测的前提条件是配置了相关指标，并分配了MPPDB及异常检测集群。 快速配置异常检测任务 进入AppStage运维中心。 在顶部导航栏选择服务。 单击，选择“运维 > 监控服务（ServiceInsight）”。

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数据集的实例，有具体的数据。 T 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版体验式开发模式下，模型训练服务支持的特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLa

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两个点组成，第一个点起始点，第二个点为终止点。 dashed [[0,100],[50,95]] 两个点组成，第一个点起始点，第二个点为终止点。 point [[0,100]] 一个点组成。 polyline [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 折线，多个点组成。

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步骤2：准备应用运行环境 更多 技术专题 技术、观点、课程专题呈现 Cloud Native Lives Kubernetes系列课程，带你走进云原生技术的核心 GO语言深入之道 介绍几个Go语言及相关开源框架的插件机制 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服

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概念术语 存储方式：是指计算节点部署时选择的存储方式，目前仅支持“主机存储”和“OBS存储”两种存储方式。前一种是指计算节点交互的数据存储在计算节点所在机器上，后一种是计算节点交互的数据存储在部署时选择的OBS桶中。 数据目录：计算节点部署时选择的存储路径，用于 TICS 服务的数据和外部

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单点环路检测（single_vertex_circles_detection） 功能介绍 根据输入参数，执行单点环路检测算法。 单点环路检测（single_vertex_circles_detection）意在寻找图中的环路，环路上的点较好地体现了该点的重要性。 URI POST

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删除后的标签无法再恢复，请谨慎操作。 继续运行 完成数据的确认之后，返回新版自动学习的页面，在数据标注节点单击“继续运行”，工作流将会继续依次运行直到所有节点运行成功。 图7 继续运行 父主题： 使用自动学习实现物体检测

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模型管理界面新增推理服务入口、新增创建联邦学习案例入口，对应模型管理章节截图更新。 Jupyterlab算子菜单位置及算子分组变更，对应特征工程章节菜单入口描述变更。 Jupyterlab特征工程选择数据增加时序数据选择，并支持多数据选择，对应特征工程章节操作截图全量更新。 2020-03-30

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两个点组成，第一个点起始点，第二个点为终止点。 dashed [[0,100],[50,95]] 两个点组成，第一个点起始点，第二个点为终止点。 point [[0,100]] 一个点组成。 polyline [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 折线，多个点组成。

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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提交特征工程作业 提交特征工程作业 查询全局特征配置 父主题： 作业相关API

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树数量，最小值1 tree_depth 否 Integer 树深度，最小值1 split_num 否 Integer 切分点数量，最小值5 discrete_embedding_size 否 Integer 离散特征embedding的维度，最小值4 multihot_embedding_size

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两个点组成，第一个点起始点，第二个点为终止点。 dashed [[0,100],[50,95]] 两个点组成，第一个点起始点，第二个点为终止点。 point [[0,100]] 一个点组成。 polyline [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 折线，多个点组成。

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List 经过给定点的圈集合。格式： [[circle1],[circle2],…],其中circle的格式为： [vertexId,…],其中，vertexId：string类型 source String 被包含节点ID。 circle_number Integer 实际找到的圈的个数。

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件夹。 全局特征配置文件路径(global_features_information_path) 是 String 该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、特征值类型。全局特征文件详细内容可以通过查询全局特征配置获取。 高级设置(writer_parameters) 否 JSON

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公测 2020年8月 序号 功能名称 功能描述 阶段 1 上线商用技能：人脸检测技能、多区域客流分析技能、车牌识别技能、安全帽检测技能。 人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。

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的计算方式。MPPDB数据库用来检测过程中的数据进行存储。而异常检测服务提供了异常检测的计算调度及告警能力。所以异常检测的前提条件是配置了相关指标，并分配了MPPDB及异常检测集群（初始化监控服务会自动分配集群）。 异常检测算法分为两种，固定阈值算法和动态阈值算法。 固定阈值算法

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Int 单个故障在多个节点间发生时，至多多少节点允许被npc添加污点，避免雪崩效应。 支持int格式和百分比格式。 表6 tolerations污点 参数 是否必选 参数类型 描述 key 否 String 污点键 effect 否 String 污点策略 operator 否 String

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强制模式：插件Deployment实例强制调度到不同可用区的节点上，每个可用区下最多运行一个实例。如集群下节点不满足多可用区，插件实例将无法全部运行。节点故障后，插件实例存在无法迁移风险。 节点亲和 不配置：插件实例不指定节点亲和调度。 指定节点调度：指定插件实例部署的节点。若不指定，将根据集群默认调度策略进行随机调度。

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