风险操作 风险操作位于代码组详情中的“设置 > 风险操作”。 代码组所有成员均可查看，但是仅支持项目管理员或代码组所有者修改。 目前有如下操作： 删除代码组：删除代码组将导致所有子代码组和资源被删除。删除的代码组无法复原。您只能删除一次，并且无法恢复，请再三确认！ 更改代码组名称

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风险操作 当您在CCE、E CS 或BMS服务控制台直接操作ModelArts Lite k8s Cluster资源时，可能会导致资源池部分功能异常，下表可帮助您定位异常出现的原因，风险操作包括但不限于以下内容： 表1 操作及其对应风险 类型 操作 风险 集群 升级、修改、休眠集群、删除集群等。

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风险预防 基线检查 漏洞管理 查看/导出应急漏洞公告 策略管理

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创建预测分析自动学习项目时，对训练数据有什么要求？ 数据集要求 文件规范：名称由以字母数字及中划线下划线组成，以'.csv'结尾，且文件不能直接放在OBS桶的根目录下，应该存放在OBS桶的文件夹内。如：“/obs-xxx/data/input.csv”。 文件内容：文件保存为“c

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ADMET属性预测接口 功能介绍 计算小分子的物化性质，包括吸收(adsorption)、分布(distribution)、代谢(metabolism)、清除(excretion)与毒性(toxicity)。 URI POST /v1/{project_id}/admet 表1 路径参数

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时间序列预测 流数据处理中经常需要对于时间序列数据进行建模和预测，建模是指提取数据中有用的统计信息和数据特征，预测是指使用模型对未来的数据进行推测。 DLI 服务提供了一系列随机线性模型，帮助用户在线实时进行模型的建模和预测。 ARIMA (Non-Seasonal) ARIMA（Auto-Regressive

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联邦预测作业 概述 批量预测 实时预测 查看作业计算过程和作业报告

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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预测性维护功能 设备概览操作 登录数字孪生管理控制台。 单击左半侧目录“设备概览统计”。 图1 设备概览统计 预测设备台账操作 登录数字孪生管理控制台。 单击左半侧目录“预测设备台账”。 单击页面右侧页面内容左上方“添加”，进入“添加预测设备台账”页面。 图2 添加预测设备台账1

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查看预测外呼 前提条件 管理员已为指定座席人员建立预测外呼任务，并启动任务。 座席处于空闲态，预测外呼配有外呼数据且已经启动。 操作步骤 外呼业务代表进入云联络中心，输入账号、密码登录。 选择“外呼任务 > 座席外呼任务”。 图1 外呼任务 点击外呼结果，可查看外呼结果。 表1 预测外呼结果提示元素说明

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时间序列预测 流数据处理中经常需要对于时间序列数据进行建模和预测，建模是指提取数据中有用的统计信息和数据特征，预测是指使用模型对未来的数据进行推测。DLI服务提供了一系列随机线性模型，帮助用户在线实时进行模型的建模和预测。 ARIMA (Non-Seasonal) ARIMA（Auto-Regressive

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使用 TICS 联邦预测进行新数据离线预测 场景描述 准备数据 发布数据集 创建联邦预测作业 发起联邦预测 父主题： 纵向联邦建模场景

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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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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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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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通过短消息、邮件等方式发送给所有相关人员，确保使相关人第一时间得知故障信息，以便快速组织应急响应。 预测：维护团队需要根据系统运行现状，通过数据分析、机器学习等方式，预测系统的风险情况，提前进行预防和处理。 在进行应急恢复处理时，通常需要尽快缓解或恢复业务，快速结束业务中断对客户

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使用风险检查和风险报告下载 进入“优化顾问”的“风险检查总览”页面，单击“检查”或“选择账号”，即可开始。 检查完成之后，单击页面右上角“下载”按钮，可以将本次检查结果保存至本地。 在“风险检查维度”页面的各个维度下，可对各个检查项进行单独检查，并且风险项支持单个检查内容详情下载。

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户精度要求的模型。可支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计，还提供了“自动学习白盒化”的能力，开放模型参数，实现模板化开发

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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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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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0三级要求”、“护网检查”风险类别，了解云服务风险配置的所在范围和风险配置数目。 HSS：不支持该功能。 主机基线 - SA：不支持该功能。 HSS：针对主机，提供基线检查功能，包括检测复杂策略、弱口令及配置详情，包括对主机配置基线通过率、主机配置风险TOP5、主机弱口令检测、主机弱口令风险TOP5的统计。

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