调整应用程序中的一些参数，并且重启服务器达成禁用UDP的效果。 通过对业务历史报文数据的统计学习，建立正常业务包大小的正态分布图，由此可以清晰识别出超大或超小包攻击报文。 父主题： UDP反射放大攻击安全排查

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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最优的训练代码。 新建联邦学习工程：创建联邦学习工程，编写代码，进行模型训练，生成模型包。此联邦学习模型包可以导入至联邦学习部署服务，作为联邦学习实例的基础模型包。 新建训练服务：调用已归档的模型包，对新的数据集进行训练，得到训练结果。 新建超参优化服务：通过训练结果对比，为已创建的训练工程选择一组最优超参组合。

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案例：调整查询重写GUC参数rewrite_rule rewrite_rule包含了多个查询重写规则：magicset、partialpush、uniquecheck、disablerep、intargetlist、predpush。下面简要说明其中重要的几个规则的使用场景： 案例环境准备

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案例：调整查询重写GUC参数rewrite_rule rewrite_rule包含了多个查询重写规则：magicset、partialpush、uniquecheck、disablerep、intargetlist、predpush。下面简要说明其中重要的几个规则的使用场景： 目

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案例：调整查询重写GUC参数rewrite_rule rewrite_rule包含了多个查询重写规则：magicset、uniquecheck、intargetlist、predpush等。下面简要说明其中重要的几个规则使用场景。 案例环境准备 为了便于规则的使用场景演示，需准备建表语句如下：

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案例：调整查询重写GUC参数rewrite_rule rewrite_rule包含了多个查询重写规则：magicset、partialpush、uniquecheck、disablerep、intargetlist以及predpush等。下面简要说明其中重要的几个规则使用场景。 案例环境准备

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行“Import sdk”代码框。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 特征准备 > 绑定源数据”。界面新增“绑定迁移前的源数据”内容。 对应参数说明，如表1所示。 表1 参数说明 参数 参数说明 数据集 迁移前源数据对应的数据集。 数据集实例 迁移前源数据的数据集实例。

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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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当“训练任务类型”是“文本问答”或“文本生成”时，则常见的超参说明请参见表1。 当“训练任务类型”是“自定义”时，超参信息来自于模型文件“train_params.json” 。如果不使用可选超参，建议单击右侧的删除按钮，删除参数。 表1 常见超参说明 参数名称 参数类型 说明 data_url String

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配额调整 什么是配额？ 为防止资源滥用，平台限定了各服务资源的配额，对用户的资源数量和容量做了限制。如您最多可以创建多少台弹性云服务器、多少块云硬盘。 如果当前资源配额限制无法满足使用需要，您可以申请扩大配额。 怎样查看我的配额？ 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。

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我的配额”。 系统进入“服务配额”页面。 您可以在“服务配额”页面，查看各项资源的总配额及使用情况。 如果当前配额不能满足业务要求，请参考后续操作，申请扩大配额。 如何申请扩大配额？ 登录管理控制台。 在页面右上角，选择“资源 > 我的配额”。 系统进入“服务配额”页面。 单击“申请扩大配额”。

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配额调整 什么是配额？ 为防止资源滥用，平台限定了各服务资源的配额，对用户的资源数量和容量做了限制。如您最多可以创建多少台弹性云服务器、多少块云硬盘。 如果当前资源配额限制无法满足使用需要，您可以申请扩大配额。 怎样查看我的配额？ 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。

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我的配额”。 系统进入“服务配额”页面。 图1 我的配额 您可以在“服务配额”页面，查看各项资源的总配额及使用情况。 如果当前配额不能满足业务要求，请参考后续操作，申请扩大配额。 如何申请扩大配额？ 登录管理控制台。 在页面右上角，选择“资源 > 我的配额”。 系统进入“服务配额”页面。 图2

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创建工程 创建联邦学习工程，编写代码，进行模型训练，生成模型包。此联邦学习模型包可以导入至联邦学习部署服务，作为联邦学习实例的基础模型包。 在联邦学习部署服务创建联邦学习实例时，将“基础模型配置”选择为“从NAIE平台中导入”，自动匹配模型训练服务的联邦学习工程及其训练任务和模型包。

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创建超参优化服务 超参优化服务可以对已创建好的模型训练工程进行超参调优，通过训练结果对比，选择一组最优超参组合。并不是所有的训练工程都可以创建超参优化服务。创建超参优化服务对已创建的训练工程要求如下： 训练工程是可以成功执行训练任务的 训练工程中超参是通过SDK（softcomai

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75个英文单词，1token≈1.5汉字。 自监督学习 自监督学习（Self-Supervised Learning，简称SSL）是一种机器学习方法，它从未标记的数据中提取监督信号，属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习，从而生成有用的表示，可用于后续任务。它

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单击薪资档案项对应金额下的计算机按钮，可进行薪资的调整，薪资的调整有两种方式；按百分比调整、按固定值调整，选择类型后，单击确认即可 图5 调整类型 在调薪完成后，可查看调薪前后对比，“1”代表调薪前金额，“2”代表调整的金额或比例，“3”代表调整后金额，单击提交即可。 图6 调薪前后对比

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系统进入“服务配额”页面。 您可以在“服务配额”页面，查看各项资源的总配额及使用情况。 如果当前配额不能满足业务要求，请参考后续操作，申请扩大配额。 如何申请扩大配额？ 登录管理控制台。 在页面右上角，选择“资源 > 我的配额”。 系统进入“服务配额”页面。 单击“申请扩大配额”。

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登录管理控制台，选择“存储 > 弹性文件服务”。 在文件系统列表中，单击需要扩容的SFS Turbo文件系统所在行的“扩容”，进入“扩容”页面。 图1 包年/包月的SFS Turbo扩容 表1 参数说明 参数 说明 当前容量 当前文件系统的容量。 目标容量 容量调整后文件系统的容量。 取值约束：

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我的配额”。 系统进入“服务配额”页面。 图1 我的配额 您可以在“服务配额”页面，查看各项资源的总配额及使用情况。 如果当前配额不能满足业务要求，请参考后续操作，申请扩大配额。 如何申请扩大配额？ 登录管理控制台。 在页面右上角，选择“资源 > 我的配额”。 系统进入“服务配额”页面。 图2

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