Hive输入 概述 “Hive输入”算子，将Hive表的指定列转换成同等数量的输入字段。 输入与输出 输入：Hive表列 输出：字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Hive数据库 Hive的数据库名称。 String 否 default Hive表名

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Spark输入 概述 “Spark输入”算子，将SparkSQL表的指定列转换成同等数量的输入字段。 输入与输出 输入：SparkSQL表列 输出：字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Spark数据库 SparkSQL的数据库名称。 String

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算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。 输出结果：数字人视频。

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操作。 缩容什么节点类型的“节点数量”，缩容完成后只生效新该节点类型的“节点数量”，其他节点类型的“节点数量”保持不变。 要确保缩容之后的磁盘使用量小于80%，且集群每个节点类型中每个AZ的节点数至少为1。 缩容过程会涉及数据迁移，将要下线的节点数据迁移到其他节点上，数据迁移的超

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输入变量 输入变量可以理解为模块的参数，通过关键字 "variable" 进行声明。通过定义输入变量，我们可以无需变更模块的源代码就能灵活修改配置。输入变量的值可以使用默认值，CLI 选项，环境变量等方式来设置。 定义输入变量 按照约定，输入变量通常在名为 variables.tf

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输入变量 输入变量可以理解为模块的参数，通过关键字 "variable" 进行声明。通过定义输入变量，您可以无需变更模块的源代码就能灵活修改配置。输入变量的值可以使用默认值，CLI 选项，环境变量等方式来设置。 定义输入变量 按照约定，输入变量通常在名为 variables.tf

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表输入 概述 “表输入”算子，将关系型数据库表的指定列按顺序转换成同等数量的输入字段。 输入与输出 输入：表列 输出：字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 输入字段 配置关系型数据库输入字段的相关信息： 位置：配置输入字段的位置。 字段名：配置输入字段名。

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HBase输入 概述 “HBase输入”算子，将HBase表的指定列转换成同等数量的输入字段。 输入与输出 输入：HBase表列 输出：字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 HBase表类型 配置HBase表类型，可选项为normal（普通表）和phoenix表。

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Hive输入 概述 “Hive输入”算子，将Hive表的指定列转换成同等数量的输入字段。 输入与输出 输入：Hive表列 输出：字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Hive数据库 Hive的数据库名称。 String 否 default Hive表名

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Spark输入 概述 “Spark输入”算子，将SparkSQL表的指定列转换成同等数量的输入字段。 输入与输出 输入：SparkSQL表列 输出：字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Spark数据库 SparkSQL的数据库名称。 String

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命令会返回失败。 因涉及用户节点数据的采集，需要用户手动输入yes。 采集的数据会以data_{时间戳}.tar.gz的名字，以tar包的形式存在指定的目录下。 使用示例 收集IEF数据： edgectl collect 提示信息如下，此时请手动输入yes或者y： Do you agree

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节点数据血缘 数据血缘方案概述 配置数据血缘 查看数据血缘 父主题： 节点参考

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数据清洗是在数据校验的基础上，对数据进行一致性检查，处理一些无效值。例如在深度学习领域，可以根据用户输入的正样本和负样本，对数据进行清洗，保留用户想要的类别，去除用户不想要的类别。 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

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NPU 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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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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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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缩容实例的节点数量 功能介绍 缩容指定实例的节点数量。 接口约束 该接口支持如下数据库实例： GeminiDB Cassandra包年/包月实例和按需计费实例 GeminiDB Redis包年/包月实例和按需计费实例 GeminiDB Mongo包年/包月实例和按需计费实例 GeminiDB

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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get_execution_inputs(execution_id) 功能描述 查询该次执行时的输入。 输入参数 参数 是否必选 参数类型 参数描述 execution_id 是 String 执行结果ID，可以为create_execution接口的返回值。 返回值 参数 参数类型

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