h5"。 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 field_name 是 数据在数据流中的字段名。 图像分类中field_name类型需声明为ARRAY[TINYINT]。 文本分类中field_name类型需声明为String。 model_path 是 模型存放在OBS上的完整路径，包括模型结构和模型权值。

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附录-名词解释 表1 名词解释 序号 名称 说明 备注 1 劳动仲裁 仲裁，是指将争议提交给争议之外中立的第三方，由其对当事人的纠纷居中调解，并作出裁断的行为。劳动仲裁是仲裁制度中的一种，旨在解决劳动纠纷。劳动争议仲裁既具有仲裁制度共有的某些特征，同时又有自己的特殊性。 / 2 劳动仲裁管辖机构

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附录 名词解释 基本概念、云服务简介、专有名词解释： 企业主机安全 HSS：是 服务器 贴身安全管家，通过资产管理、漏洞管理、基线检查、入侵检测、程序运行认证、文件完整性校验，安全运营、网页防篡改等功能，帮助企业更方便地管理主机安全风险，实时发现黑客入侵行为，以及满足等保合规要求。 Web应用防火墙

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转换计算类分析任务是指，当参数所引用的属性值发生变化时，对单个或多个属性值进行常规数学表达式计算，表达式中不能使用时间聚合公式， 例子：(a+b)/2； 聚合计算类分析任务是指，对资产的属性值进行周期性的时间聚合计算或空间聚合计算，表达式中可以使用时间聚合算子，其中空间聚合计算是指多个资产属性时间聚合计算子表达

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集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 区域和可用区之间的关系如图1所示。如何选择区域和可用区，请参见区域与可用区。 图1 区域与可用区域 环境 环境是用于区分业务部署场景，并自带隔离的概念。在CAE中，可根据业务需求设置开

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按照某种协议（Modbus、OPC UA、JDBC、HTTP等）与设备或系统对接进行设备数据采集的应用。 数采配置模板 描述驱动数采配置的元数据，数采配置中包括通道、点位配置，管理面根据数采模板进行相应的展示。 通道 驱动与设备/系统的连接，包含相关的连接配置和连接状态。 点位 测量项（例如灯的

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名词解释 卖家中心 服务商在云商店的操作管理中心。服务商可在卖家中心进行服务商信息管理、商品管理、交易管理及应用接入调试等操作。 买家中心 租户在云商店的操作管理中心。租户可在买家中心进行订单管理、组织管理、应用绑定和应用授权等操作。

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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名词解释 基本概念 开天工业工作台认证中心：为应用提供统一账号认证服务，即IDaaS (ID as a Service)，开天工业工作台会为每个企业创建独享IDaaS实例。应用与开天工业工作台认证中心对接，实现单点登录和账号同步。 开天工业工作台：企业应用管理、应用访问入口、用户管理、数据集成等核心功能。

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名词解释 归属内部 由内部与外部提出的所有原始需求，对属于本项目需求的所有汇总收集。 提给外部 需要由跨项目或跨组织共同协作所提出的外部原始需求。 分解子需求/关联子需求 该条原始需求分析评估并接纳过后，需要通过层层分解，由分解子需求或关联子需求，细分其他颗粒度的研发工作。 承接人

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名词解释 严重程度 对缺陷严重等级的评估值，从高到低分别是致命、严重、一般、提示。 发现PI/发现迭代 是指缺陷的发现版本，或者缺陷是在哪个发布计划/迭代计划中产生的。 发现环境 是指该缺陷存在于哪个环境，常见的有生产环境、alpha环境、Beta环境等。 修复PI/修复迭代 是

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部署您的容器化应用，以及方便的管理和维护。 volcano插件：Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性。 Flink Operator：通过Flink

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Atlas 300 AI加速卡(型号 3000)是配套华为泰山服务器（Arm架构）开发的AI加速卡，针对泰山服务器进行硬件调整，不支持其他类型的服务器。在业务软件开发上，Atlas 300 AI加速卡(型号 3000)与Atlas 300 AI加速卡(型号 3010)使用相同的软件框架（Matrix）和API接口，业务代码可以通用，两者的

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不知道该怎么调整流程或工作方式去适应？ 具体操作方法 具体操作，可以按照事前、事中、事后各个阶段来采取不同的措施处理。 事中的处理 根据具体情况不同，在发现需求遗漏的当时，可以采取如下一些做法： 重要需求遗漏，不紧急：既然不紧急，按照常规做法增加进去即可，但如果经常出现遗漏，就要

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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线性特征重要性 概述 用线性模型计算训练数据的特征重要性。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 特征的重要性和特征在线性模型中的weights，格式是dataFrame。

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数据选择：数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采集图片过程中引入的重复图片、相似图片等问题；在一批输入旧模型的推理数据中，通过内置规则的数据选择可以进一步提升旧模型精度。 数据增强： 数据扩增通过简单的

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状，预测攻击态势，为用户提供强大的事前、事中、事后安全管理能力。 威胁检测服务 MTD：威胁检测服务持续发现恶意活动和未经授权的行为，从而保护账户和工作负载。该服务通过集成AI智能引擎、威胁黑白名单、规则基线等检测模型，识别各类云服务日志中的潜在威胁并输出分析结果，从而提升用户告警

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特征的数量并非重点，质量才是，总之强表达能力的特征最重要。 能否挖掘出强表达能力的特征，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数

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请按照本节的操作顺序在算法工程中完成数据迁移，若其中穿插了其他数据操作，需要保证有前后衔接关系的两个代码框的dataflow名字一致。 绑定源数据 进入迁移数据JupyterLab环境编辑界面，运行“Import sdk”代码框。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 特征准备

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