Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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适用于人工智能与机器学习场景的合规实践 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示： 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 规则描述 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护的版本 cce CC

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创建纵向联邦学习作业 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习，联合建模。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级

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AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法

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用于执行shell命令。 钉钉机器人 在流水线上配置钉钉机器人的webhook，向机器人发送自定义内容。 飞书机器人 在流水线上配置飞书机器人的webhook，向机器人发送自定义内容。 微信机器人 在流水线上配置企业微信机器人的webhook，向机器人发送自定义内容。 上传文件至OBS

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生成分子SVG图 功能介绍 生成分子SVG图。 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-common/ligand/svg 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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营养成分表 食品主要营养成分的说明，包含“营养成分查询”执行动作。 连接参数 营养成分表连接器使用APIkey认证，创建营养成分表连接时连接参数说明如表1所示。 表1 连接参数说明 名称 必填 说明 示例值/默认值 连接名称 是 设置连接名称。 营养成分表的连接。 描述 否 对于连接的信息描述说明。

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该任务指导用户通过漏洞管理服务查找、删除或停止正在扫描的成分分析任务。 前提条件 已获取管理控制台的登录账号与密码。 查看任务 登录管理控制台。 在左侧导航树中，单击，选择“服务列表 > 开发与运维 > 漏洞管理服务”，进入漏洞管理服务页面。 在左侧导航栏，单击“二进制成分分析”。 在“二进

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开源许可证(open source license) 开源软件的版权持有人授予用户可以学习、修改开源软件，并向任何人或为任何目的分发开源软件的权利。 软件成分分析(Software Composition Analysis) 通过分析软件包含的一些信息和特征来实现对该软件的识别、管理、追踪的技术。 PE(Portable

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开源治理服务常见问题 成分分析的开源软件风险如何分析？ 成分分析的安全编译选项类问题如何分析？ 成分分析的安全配置类问题如何分析？ 组件版本为什么没有被识别出来或识别错误？ 成分分析的开源漏洞文件路径如何查看？ 成分分析的任务扫描失败怎么办？ 扫描到恶意代码如何定位？ 如何解决Roles

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跟踪等多视角分析关联指标和告警数据，自动完成故障根因分析；如何基于历史数据学习与运维经验库，对异常事务智能分析给出可能原因。 业务实现 APM提供故障智能诊断能力，基于机器学习算法自动检测应用故障。当URL跟踪出现异常时，通过智能算法学习历史指标数据，多维度关联分析异常指标，提取

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正式停售后，用户无法新购，已购买用户不受影响，可继续使用二进制成分分析特性至套餐包到期。 停售后已购买二进制成分分析相关规格的用户是否支持续费？ 不支持续费。 停售后是否有替换功能？ 您可以在开源治理服务CodeArts Governance中购买使用二进制成分分析特性。

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将鼠标移至页面左上角，在滑出的服务列表中选择“开源治理服务”，即可进入开源治理服务控制台。 控制台简介 控制台包含：开源知识库、开源许可证、软件成分分析和专家咨询服务。 其中，软件成分分析包含总览和二进制成分分析。专家咨询服务包括研发安全SDL培训。 表1 单服务页面列表 服务名称 说明 开源知识库

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需要支付多少费用呢？ 计费构成分析一 服务总费用=初次购买的费用=用户单价 * 购买数量 * 时长=（IPDCenter基础服务单价+产品主数据协同服务-基础版单价）* 用户数 * 时长， 假设IPDCenter基础服务单价500元/用户/月，产品主数据协同服务-基础版单价155

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对于数据分析来说Python是很自然的选择，而在大数据分析中PySpark无疑是不二选择。对于JVM语言系的程序，通常会把程序打成Jar包并依赖其他一些第三方的Jar，同样的Python程序也有依赖一些第三方库，尤其是基于PySpark的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上

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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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开源许可证(open source license) 开源软件的版权持有人授予用户可以学习、修改开源软件，并向任何人或为任何目的分发开源软件的权利。 软件成分分析(Software Composition Analysis) 通过分析软件包含的一些信息和特征来实现对该软件的识别、管理、追踪的技术。 PE(Portable

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应用场景 二进制成分分析 二进制成分分析主要用于以下场景。 开源软件使用风险评估 二进制成分分析服务提供开放API，并与CI/CD融合，完善DevSecOps安全能力。 开源/第三方软件引入评估 二进制成分分析服务提供页面和开放API，提供风险快速评估能力。 开源知识库 产品构建使用可信开源中心仓

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式。 前提条件 已成功完成成分分析扫描任务，即任务状态为“已完成”。 操作步骤 登录管理控制台。 在左侧导航树中，单击，选择“服务列表 > 开发与运维 > 漏洞管理服务”，进入漏洞管理服务页面。 在左侧导航栏，单击“二进制成分分析”。 在“二进制成分分析”页面，可看到全部添加过的任务。

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elArts在线服务获取预测结果，并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托，用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台 ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型，无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。

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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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