迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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管理员需要对固定的学员进行连续多次培训，需要提前设置好规则，让学员不断地在规定时间内进行学习学习项目支持设置循环任务，任务每执行一次后都会复制原有项目（包括项目内容、规则、参与对象），并在复制的新项目中对设定的参与对象进行重复的任务分派。 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-循环任务设置 图12 循环任务设置1

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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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。 DevOps的不好之处，是没有一个明确的定义。DevOps的好处，却也正是因为没有一个明确的定义做限制，所以拿来主义，一切好的东西，都可以为我所用。 DevOps是个筐，什么都可以往里装，敏捷又何尝不是呢？ 通常人们对DevOps的理解有两方面，即D2O和E2E。D2O，Dev

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同育人的校内课后服务数字化解决方案。做强做优课后服务，保障学生个性化全面成长，助力各地高位推进“双减”落实落地。 图5 校内课后服务整体方案框架 架构描述： 课后服务管理系统：全流程数字管理与服务，提质增效；数字化管理系统，满足监管、教学及学习需求； 教育资源生态系统：系统化规范

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为什么有时候用浮点数做等值比较查不到数据 原因分析 浮点数的等值比较问题是一种常见的浮点数问题。因为在计算机中，浮点数存储的是近似值而不是精确值，所以等值比较、数学运算等场景很容易出现预期外的情况。 MySQL中涉及浮点数的类型有float和double。如下示例中遇到的问题： 解决方案

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为什么有时候用浮点数做等值比较查不到数据 原因分析 浮点数的等值比较问题是一种常见的浮点数问题。因为在计算机中，浮点数存储的是近似值而不是精确值，所以等值比较、数学运算等场景很容易出现预期外的情况。 MySQL中涉及浮点数的类型有float和double。如下示例中遇到的问题： 解决方案

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仅支持 CS V格式，数据条数支持100-50000条，文件不大于5MB。 组织共享 如果关闭，则该模型只能自己使用。 如果开启组织共享，则其他子用户也可以使用您的模型做分析。 默认为关闭。 单击“确定”。 每人最多可以创建100个模型，每次使用模型时，最多可以使用10个。 查看模型列表 在AI模型页签下支持

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实验对我课程学习有什么帮助？ 每个微认证的实验与课程相匹配，通过实验的实践操作与练习可以加深课程学习与理解，获得场景化的技能提升。 父主题： 微认证实验常见问题

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在“联邦预测”页面批量预测Tab页，查找待执行的作业，单击“发起预测”，在系统弹窗中填写“分类阈值”，勾选数据集发起联邦预测。 如果在创建联邦预测作业 步骤4中勾选的模型不包含标签方特征，联邦预测支持只勾选己方数据集发起单方预测。 图1 发起预测 图2 勾选数据集 在“联邦预测”页面批量预测Tab

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。需要添加图片，用合适的框标注物体作为训练集，进行训练输出模型。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体的计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。 预测分析 预测分析项目，是一种针对结构化数据的模型自动训练应用，能够对结构化数据进行分类或者数据预测。可用于用户画像

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数据目录组件有什么用？ 数据目录的核心是通过元数据采集任务，采集并展示企业在工作空间范围内的数据资产地图，包括元数据信息和数据血缘关系。 元数据管理 元数据管理模块是 数据湖 治理的基石，支持创建自定义策略的采集任务，可采集数据源中的技术元数据。支持自定义业务元模型，批量导入业务元数

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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的价值。下面让我们来看看在代码提交和分支合并的时候应该遵守哪些规范： 分支具有描述性 一个好的分支名称应该具有描述性，以便其他人通过分支名称就可以知道它到底是干什么用的。 提交要做对 “好的文章不是写出来的，而是改出来的。”代码提交也是如此。 一个提交做好一件事情： 保持每个提交

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工作项”查看产品待办列表。 06 什么是增量？ 增量（Increment）指在一个冲刺内完成的产品待办工作项的数量。 在每一个冲刺结束时，所有的增量必须处于完成状态。这里的完成必须是可以用的、可部署的，无论PO是否决定进行新的生产部署。 07 什么是用户故事？ 在Scrum中，用户

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也有问题，测试环境部署时间比较长，测试人员在α、β生产各个节点上面做部署，然后做验证，使得部署耗费了很多时间。 下面让我们再看看测试，测试最重要的是要做什么。这里有两个关键的焦点： 第一点，测试就是一个质量活动，做测试就是要保证质量。 第二点，业务价值。测试要围绕业务价值去做，而

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单击“创建项目”，预测分析项目创建成功后页面自动跳转到“自动学习工作流”。 文本分类项目的工作流，将依次运行如下节点： 数据标注：对您的数据进行标注情况确认。 数据集版本发布：将已完成确认的数据进行版本发布。 数据校验：对您的数据集的数据进行校验，是否存在数据异常。 文本分类：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。

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练 accurate：准确型，除已标注样本外，会额外使用未标注的样本做半监督训练 ambiguity 否 Boolean 是否通过图片模糊度来聚类。 annotation_output 否 String 主动学习标注结果输出路径。 collect_rule 否 String 样本

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在线服务预测时，如何提高预测速度？ 部署在线服务时，您可以选择性能更好的“计算节点规格”提高预测速度。例如使用GPU资源代替CPU资源。 部署在线服务时，您可以增加“计算节点个数”。 如果节点个数设置为1，表示后台的计算模式是单机模式；如果节点个数设置大于1，表示后台的计算模式为分布式的。您可以根据实际需求进行选择。

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创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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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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