处理。 待提取物品特征 排序模型需要经特征工程处理后的数据， 选择排序模型需要的物品特征，未选择的物品特征将不会被处理，即排序模块将忽略这些特征。 说明： 离散的区间个数不能超过100个，请您根据业务需求合理分配参数值。 单击，增加物品特征。在下拉选项中勾选特征参数名称并进行配置

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评估方法：预置了四种模型评估方法，可根据实际情况选择。如果这些评估方法不满足用户诉求，可单击代码框右侧的图标，切换成代码视图，将method改为自定义评估函数即可。 单击“模型评估”左侧的图标，对模型性能进行评估。 代码运行完成后，会以图的形式展示每个KPI的样本值和预测值。 父主题： 时序预测学件

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文件信誉特征库升级报错 问题描述 如何处理文件信誉特征库升级报错？ 解决办法 当前无沙箱，该特征库升级也不起作用。 需要云沙箱License或者连本地沙箱，才能升级该特征库。 父主题： 常见FAQ

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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rkflow您可以参考Workflow简介。 图1 自动学习操作流程 图2 Workflow运行流程 项目类型介绍 图像分类 图像分类项目，是对图像进行分类。需要添加图片并对图像进行分类标注，完成图片标注后开始模型训练，即可快速生成图像分类模型。可应用于商品的自动分类、运输车辆种

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新建数据集和导入数据章节“支持超大文件（10G）上传”功能增强。 模型训练任务界面优化，对应刷新模型训练截图及界面参数描述。 模型验证任务界面优化，对应刷新模型验证截图及界面参数描述。 2020-07-16 新增“学件”章节。 数据集简介章节新增“DatasetService数据集”介绍。

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计算，多样性算力，大数据等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。

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在“计算节点管理”页面，查找需要发布数据的计算节点名称，单击“计算节点名称”进入计算节点详情页。 图2 选择计算节点 在“计算节点详情”页，单击“前往计算节点”，在登录页正确输入部署计算节点时设置的“登录用户名”和“密码”。 图3 前往计算节点 选择界面左侧“数据管理>数据预处理”，单击“创建”，可输入

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成长地图 | 华为云 路网数字化服务 路网数字化服务（Digital Road Infrastructure Service）连接多种路侧传感器，实现道路的数字化感知，并向交通参与方提供信息，助力交通运行。 产品介绍 图说E CS 立即使用 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转DRIS

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成长地图 | 华为云 5G消息 5G消息（MessageOver5G）基于手机原生应用，无需下载App，可提供图片、语音、视频、位置、文件等富媒体内容，并且用户可通过聊天式的智能交互闭环业务。 产品介绍 登录控制台 仅两个按钮时选用 立即购买 成长地图 由0到1，带您使用5G消息

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如何创建多方安全计算作业？ 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 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，曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情况，联合多个参与者的具有相同特征的多行样本进行联邦机器学习，联合建模。

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扩展插件市场：提供了多种类型的插件，用于管理集群的扩展功能，以支持选择性扩展满足特性需求的功能。 云容器引擎学习路径 您可以借助云容器引擎成长地图，快速了解产品，由浅入深学习使用和运维CCE。

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在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：单张图像识别速度小于0.1秒。 网站论坛 不合规图片的识别和处理是用户原创内容（

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单击“确认”。 在策略列表中，查看目标策略。 关闭防护，但保留HSS学习到的 服务器 应用进程特征。 查看目标策略的策略状态为“学习完成，未生效”，表示关闭应用进程防护成功。 关闭防护，并删除HSS学习到的服务器应用进程特征。 目标策略已从策略列表中删除，表示关闭应用进程防护成功。 关闭单台服务器防护

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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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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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75个英文单词，1token≈1.5汉字。 自监督学习 自监督学习（Self-Supervised Learning，简称SSL）是一种机器学习方法，它从未标记的数据中提取监督信号，属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习，从而生成有用的表示，可用于后续任务。它

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为后续特征选择、模型训练的数据集。 公测 创建纵向联邦学习作业 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习，联合建模。

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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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Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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主售：计算加速型P2s、推理加速型Pi2、图形加速增强型G6 在售：除主售外的其他GPU机型均为在售机型，如果在售机型售罄，推荐使用主售机型 图像加速G系列 图形加速增强型G6v 图形加速增强型G6 图形加速增强型G5 图形加速增强型G3 图形加速型G1 计算加速P系列 计算加速型P2vs

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