应用异常诊断 业务痛点 分布式微服务架构下的应用，虽然丰富多样且开发效率高，但是给传统运维诊断技术带来了巨大挑战。以电商为例，主要遇到如下问题： 定位问题难 客服人员接到用户反馈商品购买出现问题后，会交由技术人员排查解决。而微服务分布式架构中的一个业务请求通常要经过多个服务/节点后返回结果

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批大小，最小值1 epoch 否 Integer 迭代次数，最小值1 tree_num 否 Integer 树数量，最小值1 tree_depth 否 Integer 树深度，最小值1 split_num 否 Integer 切分点数量，最小值5 discrete_embedding_size

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已发布区域：北京四、北京二 组建空间 计算节点管理 同一个空间中的用户，在使用 可信计算 服务时（联邦分析和联邦机器学习），需要部署计算节点，接入己方数据，作为可信计算服务的输入，通过执行联邦分析和联邦机器学习作业后，最终拿到结果。 计算节点以容器的形式部署，支持云租户部署和边缘节点部署，用户可根据数据源的现状，采用合适的计算节点部署方案。

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Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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做源表 语法格式 用DWS-Connector做源表时，DWS-Connector实现了SupportsLimitPushDown和SupportsFilterPushDown接口，支持将limit和where条件下推到数据库执行。 1 2 3 4 5 6 7 8

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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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应用异常诊断 业务痛点 分布式微服务架构下复杂的应用丰富多样、开发效率高，但是给传统运维诊断技术带来了巨大挑战。以电商为例，主要遇到如下问题： 定位问题难 客服人员接到用户反馈商品购买出现问题后，会交由技术人员排查解决。而微服务分布式架构中的一个业务请求通常要经过多个服务/节点后返回结果。

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图像搜索 （ Image Search ）基于深度学习与图像识别技术，结合不同应用业务和行业场景，利用特征向量化与搜索能力，帮助您从指定图库中搜索相同或相似的图片。 图像搜索服务以开放API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）的方式提供

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统计量 取值 特征数目 30 xx医院的训练样本数目 7366 其他机构的训练样本数目 7366 测试集样本数目 7257 操作步骤 进入 TICS 服务控制台。 在计算节点管理中，找到购买的计算节点，通过登录地址，进入计算节点控制台。 图1 前往计算节点 登录到计算节点后，进入数据管理并进行数据集发布。

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做维表 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 create table dwsSource ( attr_name attr_type (',' attr_name attr_type)* ) with ( 'connector'

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下面主要介绍常用的两种定位方式：EXIF和自定义。 定位方式一：EXIF 若定位数据写入到照片中，实景三维操作台支持的“定位方式”中选择“EXIF” 即可自动读取。 在上一步“成功导入照片组”界面，选择照片组，也可按住ctrl键进行多选，右键单击选择“选择定位”。 图1 导入定位信息-1 选

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可信联邦学习作业管理 新建联邦学习作业 获取横向联邦学习作业详情 获取纵向联邦作业详情 保存纵向联邦作业 保存横向联邦学习作业 查询联邦学习作业列表 查询特征选择执行结果 删除联邦学习作业 执行横向联邦学习作业 执行纵向联邦模型训练作业 父主题： 计算节点API

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or_col - 算子输入的特征向量列的列名，默认为"model_features" max_depth - 树的最大深度，默认为5 max_bins - 最大分箱数，默认为32 min_instances_per_node - 节点分割时，要求子节点必须包含的最少实例数，默认为1

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描述 time long 目标时间与当前时间的差值 (单位为纳秒)，为0时为不带预测。 例如：想得到的目标位姿的时间是20点30分40秒6000ns，当前时间为20点30分40秒5000ns，那么time的值为1000。即得到time纳秒后的位姿。 返回值： Pose：返回对应时间的6dof

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打印信息和关键寄存器信息，如下所示，其中excType表示异常类型，此处值为4表示数据终止异常，其它数值可以查看芯片手册。通过这些信息可以定位到异常所在函数和其调用栈关系，为分析异常原因提供第一手资料。 excType: 4 taskName = MNT_send taskId

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开启持续定位 开始持续定位后，如果中间需要触发单点定位，需要先停掉持续定位； 单点定位完成后，需要重新开始持续定位，单点定位和持续定位，只能串行使用。 请求参数 参数 类型 必填 说明 type Number 否 0：默认，获取经纬度； 1：获取经纬度和详细到区县级别的逆地理编码数据

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定位思路 当工作负载状态异常时，建议先查看事件。 在CCI控制台中，单击左侧导航栏的“工作负载”，单击异常工作负载名称，进入详情页面，在Pod列表中，单击异常实例左边的，显示该实例的详情，单击事件页签。 图1 查看事件 父主题： 工作负载异常

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问题定位简介 obsutil提供多种方式帮助用户自助进行日常问题分析和定位，具体方式及其说明如表1所示。您通常需要结合多种方式以准确定位问题。 表1 问题定位方式 方式 说明 日志文件 obsutil的日志文件分为工具日志和SDK日志，工具日志可以记录obsutil在运行过程中的

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SIM卡定位 全球SIM联接 提供SIM卡定位功能，用户可以查询指定的SIM卡位置信息，并在地图中查看定位结果（目前仅支持中国联通物联网卡查询定位）。 查询SIM卡定位 登录全球SIM联接控制台，在左侧导航栏选择“SIM卡管理 > SIM卡定位”。 在SIM卡定位界面左上方，填入S

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查询特征选择执行结果 功能介绍 查询特征选择执行结果 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/features-selection-result

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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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