在线服务 在线服务用来做线上推荐时的应用，每个服务之间是独立的。即根据不同的离线计算得到的候选集以及相关参数，提供不同的推荐服务。 表1 在线服务参数说明 参数名称 子参数 说明 召回池 “推荐候选集” “添加推荐候选集” 选择表名：添加离线、近线任务或者在线自定义检索召回策略生

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在线订购 操作场景 根据实际业务需求，为边缘小站选择合适的计算和存储资源，确认价格并下单。 请通过产品规格，提前了解计算和存储资源的详细规格。更多关于CloudPond服务的计费项和付费方式，请参见计费说明。 前提条件 已完成边缘小站注册。 操作步骤 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的“”，选择区域。

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为了降低应用侧的开发难度、提升应用侧开发效率，物联网平台向应用侧开放了丰富的API。本文档以在线调试（即 API Explorer ）为例，使用API Explorer可以无码化快速调用接口。API Explorer提供在线API检索及接口调试，您可以使用在线调试快速接入物联网平台。操作步骤

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在线仿真 使用规范 在线仿真服务集成了一整套完整的仿真工具链，开箱即用。 在使用新的普通用户登录在线仿真时，需修改在线仿真系统配置： 关闭桌面锁屏。 调整屏幕分辨率（默认分辨率不高，可调至适合的分辨率）。 将默认的浏览器更改为Chrome或Firefox。 在线仿真根据用户名称生

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在线调试 功能介绍 API Explorer在线调试工具提供API的检索、调试、代码示例生成功能。同时， 集成开发环境 CloudIDE，可完成代码的构建、调试、运行。 本章节以 文本内容审核 为例，介绍如何使用API Explorer调试API。 前提条件 已 注册华为账号 ，并完成实名认

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VACUUM”章节）结合使用，控制是否开启在线DDL或在线VACUUM。 参数类型：布尔型 参数单位：无 取值范围： on：当开启该参数时，结合ONLINE/OFFLINE关键字，有以下三种情况： ALTER TABLE或VACUUM语句不使用ONLINE或OFFLINE关键字时，DDL或VACUUM以在线方式执行；此时，若ALTER

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，进入“对象”页面。 在左侧导航栏单击“数据处理>在线解压”，进入“在线解压”页面。 单击“复制”。 选择复制源，即在线解压策略所在的源桶。 从源桶复在线解压策略的操作为增量复制，不会删除当前桶已存在的在线解压策略，与已存在的在线解压策略冲突的策略不会复制。 源桶和目标桶的桶版本号都必须是3

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自动学习训练后的模型是否可以下载？ 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看，或者将此模型部署为在线服务。 父主题： 模型训练

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部署图像分类服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行节点”页面中，待服务部署节点的状态变为“等待输入”时，双击“服务部署”进入配置详情页，完成资源的参数配置操作。

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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。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能

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IAM上创建一个委托，用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台 ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型，无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。 开源和定制化 该解决方案是开源的，用户可

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IAM上创建一个委托，用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型，无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。 开源和定制化 该解决方案是开源的，用户可

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针对客户的特定场景需求，定制垂直领域的 语音识别 模型，识别效果更精确。 录音文件识别 对于录制的长语音进行识别，转写成文字，提供不同领域模型，具备良好的可扩展性，支持热词定制。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景的语音识别进行优化，识别率达到业界领先。 稳定可靠 成功

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支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算； 支持控制流和数据流的分离

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epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。

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创建联邦学习工程，编写代码，进行模型训练，生成模型包。此联邦学习模型包可以导入至联邦学习部署服务，作为联邦学习实例的基础模型包。 在联邦学习部署服务创建联邦学习实例时，将“基础模型配置”选择为“从NAIE平台中导入”，自动匹配模型训练服务的联邦学习工程及其训练任务和模型包。 创建联邦学习工程步骤如下。

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，方便后续扩展。 model_name name 模型的实例名，每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名，每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。

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，方便后续扩展。 model_name name 模型的实例名，每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名，每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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，方便后续扩展。 model_name name 模型的实例名，每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名，每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。

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