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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自由模式：可以不按顺序学习课件，可随意选择一个开始学习 解锁模式：设置一个时间，按时间进程解锁学习，解锁模式中暂时不支持添加线下课和岗位测评 图4 选择模式 阶段任务 图5 阶段任务 指派范围：选择该学习任务学习的具体学员 图6 指派范围1 图7 指派范围2 设置：对学习任务进行合格标准、奖励等设置

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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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由于注入水印的原理是将水印原子信息嵌入到不同特征的数据中去，因此源数据特征越多，越能嵌入完整的水印信息、提高提取成功率，并且即使缺失部分数据也不影响水印提取。所以对需要注入水印的数据有如下要求： 待注入水印的源数据需要大于等于1000行。 小于1000行的源数据有可能因为特征不够导致提取水印失败。 尽量选

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所有输出数据（用户物品特征、特征映射、域特征值数目统计结果、训练集、测试集）的存储都路径，文件夹。 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。

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通用格式数据：特征工程“初始用户画像-物品画像-标准宽表生成”算子生成的用户推荐系统的数据。从用户特征表、物品特征表以及用户行为表中提取用户、物品特征和用户行为，并生成json数据，即内部通用格式。 默认选择初始格式 时间选择 时间选择包括数据时间和行为时间跨度。 数据时间：用于匹配在起始时间和终止时间内的行为数据。

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一个节点为叶子节点。IoTDB的语法规定，ROOT节点到叶子节点的路径以“.”连接，以此完整路径命名IoTDB中的一个时间序列。例如，下图最左侧路径对应的时间序列名称为“ROOT.ln.wf01.wt01.status”。 图3 IoTDB数据模型 IoTDB与其他组件的关系 I

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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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5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10：图

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主要实现数据的预处理，包括标签处理、缺失值填充、数据标准化等。 特征处理模块 主要实现对KPI的数据分布特征进行分析，自动选择特征及参数。并提供四大类，80+特征的自动提取。 模型管理模块 主要实现根据KPI的标签、数据分布特征等进行异常检测算法的自动选择、参数设置及模型训练、推理。 数据交互模块

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训练任务快速部署：客户进行AI强化学习时，需要短时间（10mins）拉起上万核CPU，对动态扩容能力要求较高。 竞享实例的应用 该AI学习引擎采用竞享实例提供CPU资源。得益于竞享实例的快速扩容与成本优势，引擎可以短时间生成超大规模AI（Actor）同时执行更多的策略，缩短模拟时间。而凭借竞享实例

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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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功耗密集型业务（如高性能计算、人工智能、深度学习等场景）主要就是消耗计算维度的容量。 内存密集型业务（如大数据处理、图像/视频处理、游戏开发、数据库等场景）主要消耗内存和存储维度的容量。 存储密集型业务（如大型数据库、大数据分析、大规模文件存储、编译构建等场景）可能会比较消耗存储的带宽。 根据业务的特征选择合适

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计算指标的平均策略。 包含如下选项： auto macro micro weighted 是否使用增量学习 训练时是否使用增量学习，默认关闭。 是否进行集成学习 训练时是否进行集成学习，默认开启。开启后训练结果增加模型集成节点，训练结果中生成两个stacking类型的模型包。 单击图

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序列管理 创建序列 在“对象浏览器”窗格，右键单击“序列”，然后选择“创建序列”。Data Studio弹出“创建序列”对话框。 设置相关参数以创建序列。 在“序列名称”字段输入序列名称。 勾选“区分大小写”，“序列名称”字段文本将区分大小写。例如，输入的序列名称为“Employ

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修改数据源特征 功能介绍 修改数据源中的特征。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI PUT /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/data-sources/{datasource_id}/data-struct

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升级中心特征库无法升级 问题描述 特征库升级失败，提示连接升级 服务器 失败，请检查网络配置。 可能的原因 License授权问题，或者上游设备做了安全限制导致网络不通。 解决方法 本地授权版本，确认相应特征库已授权。 云端授权版本，确定乾坤云上该设备已经绑定边界防护与响应套餐，并且套餐状态为已部署。

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升级中心特征库无法升级 问题描述 特征库升级失败，提示连接升级服务器失败，请检查网络配置。 可能的原因 License授权问题，或者上游设备做了安全限制导致网络不通。 解决方法 本地授权版本，确认相应特征库已授权。 云端授权版本，确定乾坤云上该设备已经绑定边界防护与响应套餐，并且套餐状态为已部署。

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入侵防御”。单击“自定义IPS特征”中的“查看规则”，进入“自定义IPS特征”页面。 在“自定义IPS特征”页签中，单击列表右上角“添加自定义IPS特征”，填写规则如表 添加自定义IPS特征所示。 表1 添加自定义IPS特征 参数名称 参数说明 名称 需要添加的特征名称。 命名规则如下：

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SEQUENCE 除了为序列指定了cache，方法二所实现的功能基本与方法一类似。但是一旦定义cache，序列将会产生空洞(序列值为不连贯的数值，如：1.4.5)，并且不能保序。另外为某序列指定从属列后，该列删除，对应的sequence也会被删除。 虽然数据库并不限制序列只能为一列产生默认值，但建议不要多列共用同一个序列。

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