更多 > 大字段过滤”。 图1 任务列表 在“大字段过滤”对话框中，选择是否使用大字段过滤功能，对同步对象表中的特殊字段（blob、mediumblob、longblob、varbinary、mediumtext、longtext）做处理。 过滤：需要设置字段过滤阈值和替换字符，

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内部往来协同 内部往来协同概述 内部往来协同以往来通知单为载体统一管理企业的内部往来业务，实现对内部往来的通知、沟通、勾稽、核对及控制。本方案主要实现了一个数据中心下多个组织间的内部往来协同，依赖于总账及多组织特性。 内部往来协同系统总体流程图 内部往来协同系统的业务流程图如下所示：

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团队协同空间 空间角色权限说明 空间管理 成员管理 文件夹管理 文件管理 文件版本管理 父主题： 协同平台

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协同分享 云 堡垒机 系统Web运维“协同分享”功能，支持通过分享URL，邀请系统其他用户共同查看同一会话，并且参与者在会话控制者批准的前提下可对会话进行操作，可应用于远程演示、对运维疑难问题“会诊”等场景。 约束限制 创建协同分享前，需确保系统与资源主机网络连接正常，否则受邀用户无

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协同分析 由于规格变更，当前版本已经不再支持本特性，请不要使用。 enable_agg_pushdown_for_ca 参数说明：在协同分析特性中，该参数控制是否将ForeignScan算子之上的Agg算子转化为Remote SQL发送给远端集群。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

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协同桌面 简介 开启多人协同 关闭多人协同 父主题： 桌面管理

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进入“桌面管理”页面。 开启“多人协同桌面”分为单个桌面开启多人协同和批量桌面开启多人协同。 单个桌面开启多人协同执行4~5。 批量桌面开启多人协同执行6~9。 在待开启多人协同的桌面所在列单击“更多 > 开启多人协同”，进入开启多人协同页面。 勾选“开启多人协同”，勾选“规格名称”，单击“确定”。

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批量桌面关闭多人协同执行6~8。 在待关闭多人协同的桌面所在列单击“更多 > 关闭多人协同”，进入“关闭多人协同”页面。 单击“确定”完成。 勾选多个待关闭多人协同的桌面，单击左上角“更多 > 关闭多人协同”，进入“关闭多人协同”页面。 选择所需关闭协同的桌面计费模式，单击“确定”，进入“关闭多人协同”页面。

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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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带过滤的n_paths算法（filtered_n_paths）(2.2.22) 概述 带过滤的n_paths算法是给定起始点source、目的点target、跳数k、路径数n、过滤条件filters，找出source和target间不多于n条的k跳无环路径。 算法名称：带过滤的n_paths

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labels labels和edgeFilters两者必选其一 String 关系类型过滤条件。 edgeFilters labels和edgeFilters两者必选其一 String 过滤条件，按属性过滤，JsonArray格式字符串。 offset 否 Integer 本次请求的起始位置。

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带过滤的n_paths算法（filtered_n_paths） 概述 带过滤的n_paths算法是给定起始点source、目的点target、跳数k、路径数n、过滤条件filters，找出source和target间不多于n条的k跳无环路径。 适用场景 任意网络。 参数说明 表1

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化需求，模型压缩技术在特定领域场景下实现精度损失<1%。 当训练数据量很大时，深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑，仅单一的调优手段无法达到期望的加速效果。所以分布式加速的调优是一个系统

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据源注册、隐私策略（敏感，非敏感，脱敏）的设定、元数据的发布等，为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据

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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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name 是 String 过滤名称。 behavior_rules 否 List 请参见表13，用户行为过滤配置。 说明： 过滤策略请至少选择behavior_rules、property_rules、blacklist、whitelist中的一个作为过滤条件。 blacklist

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过滤式特征选择 概述 过滤式特征选择根据特征对标签的重要性对特征进行筛选，特征重要性较高的特征，提升训练的精度和效率。 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 参数

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订阅过滤策略操作 批量创建订阅过滤策略 批量更新订阅过滤策略 批量删除订阅过滤策略 父主题： API

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调整HetuEngine动态过滤 操作场景 HetuEngine提供了动态过滤的功能，在Join场景中开启动态过滤往往有较大的性能提升。 本章节介绍如何开启动态过滤功能。 操作步骤 使用可访问HetuEngine WebUI界面的用户登录 FusionInsight Manager，选择“集群

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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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