再检测。 网站反爬虫 动态分析网站业务模型，结合人机识别技术和数据风控手段，精准识别多种爬虫行为。 特征反爬虫 自定义扫描器与爬虫规则，用于阻断网页爬取行为，添加定制的恶意爬虫、扫描器特征，使爬虫防护更精准。 JS脚本反爬虫 通过自定义规则识别并阻断JS脚本爬虫行为。 父主题： 边缘安全加速

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您的真实数据学习训练大致3个月，学习阶段检测结果可能存在误差，您可以在告警列表的“操作”列单击“反馈可信度”反馈出现的问题。 告警详细信息按照最新发生时间靠前的排序方式进行排序，相关参数说明如表1所示。 表1 告警信息 参数名称 参数说明 日志类型 产生该告警的服务日志。 统一身份认证服务（IAM）

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云连接的出方向和入方向对应的域间带宽监控图怎样查看？ 云连接的出方向是指当前区域到其他区域的方向，在域间带宽的监控中指的是流出带宽流量。 云连接的入方向是指其他区域到当前区域的方向，在域间带宽的监控中指的是流入带宽流量。 父主题： 监控类

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云连接的出方向和入方向对应的域间带宽监控图怎样查看？ 云连接的出方向是指当前区域到其他区域的方向，在域间带宽的监控中指的是流出带宽流量。 云连接的入方向是指其他区域到当前区域的方向，在域间带宽的监控中指的是流入带宽流量。 父主题： 产品咨询

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防护。 配置精准访问防护规则 黑白名单规则 配置黑白名单规则，阻断、仅记录或放行指定IP的访问请求，即设置IP黑/白名单。 配置IP黑白名单规则规则拦截指定IP 攻击惩罚规则 当访问者的IP、Cookie或Params恶意请求被拦截时，您可以通过配置攻击惩罚，使边缘安全按配置的攻击惩罚时长来自动封禁访问者。

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实验环境的名称或类似的链接，进入实验环境的访问页面。 实验环境界面 在实验环境中，用户可以根据自己的需求和学习目标，进行各种实验和操作，如运行程序、调试代码、测试应用、进行网络配置等。 请勿在实验环境中进行敏感或破坏性操作 沙箱实验室 沙箱实验室由搜索栏、实验方向、课程筛选和沙箱

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适合需要自定义函数、UDF（用户定义函数）或特定库集成的复杂数据处理场景。可以利用Flink的生态系统，实现高级流处理逻辑和状态管理。详细操作请参考创建Flink Jar作业。 适用于实时数据监控、实时推荐系统等需要快速响应的场景。 Flink Jar作业适用于需要自定义流处理逻辑、复杂的状态管理或特定库集成的数据分析场景。

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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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什么是OptVerse 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API（Application

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单击流程后的“呼叫测试”，输入“你好”，机器人回答“你好”。 您的“对话类型”选择“聊天机器人”，需要进行渠道配置。 选择“配置中心 > 接入配置>渠道配置”。 单击“新增”，在机器人配置中，开启机器人，可选择已发布的机器人。 当您的“对话类型”选择“语音导航”或“IVR流程”时，需要配置被叫路由。

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训练相关概念说明 概念名 说明 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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系统自动生成策略包括哪些防护规则？ 在添加防护网站进行“策略配置”时，您可以选择已创建的防护策略或默认的“系统自动生成策略”，系统自动生成的策略相关说明如表1所示。 入门版、标准版只能选择“系统自动生成策略”。 您也可以在 域名 接入后根据防护需求配置防护规则。 表1 系统自动生成策略说明

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钉钉机器人、钉钉企业内部机器人、飞书机器人、企业微信机器人如何获取订阅终端？ 钉钉机器人、钉钉企业内部机器人、飞书机器人和企业微信机器人在添加订阅时，输入的订阅终端地址获取方式如下。 钉钉机器人 在钉钉的群设置中选择“智能群助手”，添加机器人时选择“自定义”，创建完成后即可获得w

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向量化模型是将文本数据转换为数值向量的过程。常用于将文本转换为机器可以处理的形式，以便进行各种任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。 多模态模型 多模态模型是指能够处理多种类型数据（如文本、图像、音频等）的机器学习模型。这些模型可以将不同类型的数据进行融合和联合分析，从而实现更

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标注是KPI异常检测非常重要的数据，可以提升监督学习训练过程中KPI检测准确率，在无监督学习中做算法验证评估： 监督学习：使用标注工具对原始数据进行标注，并将标注数据用于训练。用户基于训练结果进行确认和重新标注，并将标注数据重新用于训练，提升KPI检测准确率。 无监督学习：使用标注工具对原始数据进行

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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令/代码注入等常规的Web攻击，以及Webshell检测、深度反逃逸检测等Web基础防护。 网站反爬虫的“特征反爬虫”规则 可防护搜索引擎、扫描器、脚本工具、其它爬虫等爬虫。 添加或修改防护规则后，规则生效需要等待几分钟。规则生效后，您可以在“防护事件”页面查看防护效果。 您可以

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、命令/代码注入等常规的Web攻击，以及Webshell检测、深度反逃逸检测等Web基础防护。 网站反爬虫的“特征反爬虫”规则 可防护搜索引擎、扫描器、脚本工具、其它爬虫等爬虫。 在该攻击事件所在行的“操作”列，单击“误报处理”，详细操作请参见处理误报事件。 自定义防护规则 CC攻击防护规则

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基于容器和Kubernetes构建，旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原生技术的优势，让用户更快速、方便地部署、使用和管理当前最流行的机器学习软件。 目前Kubeflow 1.0版本已经发布，包含开

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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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主动监控成本 风险等级 中 关键策略 不要只在出账后或收到异常通知时再查看成本和用量，应使用工具定期检查成本。定期监控和主动分析成本，有助于您及时识别成本趋势，避免异常发生。 相关服务和工具 创建预算提醒，将预算设置为提醒阈值，在预测或实际成本超出预算时，及时获取超预算通知，防止潜在成本超支。

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