客户想要跟踪名下所有按需及包年包月产品的异常支出情况。 按需异常成本检测规则：无需手动设置，通过人工智能算法自动识别费用波动异常。 包年包月异常成本检测规则：实际增长率超过指定百分比时，表示成本异常。其中实际增长率=（当月实付成本-上个月成本）/上个月成本。 示例：客户设置的指定百分比为10%。 您也可以根据实

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饵文件，帮助您实时诱捕新型未知的勒索病毒。 智能学习天数 请根据您业务的场景选择智能学习的天数，您可以选择“7天”、“15天”或者“30天”。 智能学习功能是通过机器学习引擎学习 服务器 上的进程修改文件的行为。 防护状态 告警：当检测到对设置的监控路径文件的不可信操作时，触发告警。

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检测违反安全策略的进程启动，以及挖矿、勒索、病毒木马等恶意程序。 实时检测 文件异常检测 检测违反安全策略的文件异常访问，安全运维人员可用于判断是否有黑客入侵并篡改敏感文件。 实时检测 容器环境检测 检测容器启动异常、容器配置异常等容器环境异常。 实时检测

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策略名称：设置白名单策略的名称。 智能学习天数：请根据您业务的场景选择智能学习的天数，您可以选择“7天”、“15天”或者“30天”。 如果选择的智能学习天数小于实际业务场景操作的天数，会导致智能学习失败。 图3 配置策略信息 单击“添加服务器”，添加智能学习服务器，如图4所示。 添加为智能学习的服务器，服务器

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云上人流量统计 云上入侵检测 云上关键岗位检测 云上高密度人群统计 云上遗留物检测 云上工服工帽检测 云上烟火检测 云上共享单车检测 云上个体事件行为检测 云上个体动作检测 云上戴口罩检测 云上交通视频车辆 云上垃圾桶异常检测 云上疑似活物检测 云上城管事件-占道经营检测 云上城管事件-垃圾检测

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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。当事务出现异常时，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，提取业务正常与异常时上下文数据特征，如资源、参数、调用结构，通过聚类分析找到问题根因。APM可以

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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数据超过上限或是低于下限则发生异常。如图1黄色部分超过阈值线3，则数据异常。 图1 固定阈值 动态阈值算法会通过训练历史数据，实现对数据特征的学习，构建数据的模型。并利用模型来预测数据的趋势走向。如图2黄色部分，实际值和预测值相差过大，认为数据异常。 图2 动态阈值 本章节介绍如

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自动学习模型训练图片异常？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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绿灯通行（Drive Through Green Light）检测 绿灯通行检测的目的是判断主车在接近十字路口后， 如果是绿灯， 主车是否直接通行而没有停止。 另外，当交通灯由红灯变为绿灯后， 主车重新启动的时间是否太大。 本设计认为在绿灯状态下， 如果前方没有行人和引导车的情况下，

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ModelArts不仅支持自动学习功能，还预置了多种已训练好的模型，同时集成了Jupyter Notebook，提供在线的代码开发环境。 业务开发者 使用自动学习构建模型 AI初学者 使用自定义算法构建模型 免费体验 ModelArts 免费体验CodeLab 自动学习 口罩检测（使用新版自动学习实现物体检测）

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使用自动学习实现物体检测 准备物体检测数据 创建物体检测项目 标注物体检测数据 训练物体检测模型 部署物体检测服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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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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原因分析 该机器在进行过某些Windows功能的启用或关闭后未进行重启。 处理方法 请重启机器。 must log in to complete the current configuration or the configuratio\r\nn in progress must be

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创建云上垃圾桶异常检测作业 功能介绍 该API可分析视频流。提供了垃圾桶异常检测功能。当检测到垃圾桶处于异常状态时，会上报告警信息。 视频编码格式支持H264或者H265。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式 POST /v2/{projec

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检测的异常类型和异常内容如表1所示。 表1 DSC异常检测 异常类型 异常内容 数据访问异常 敏感文件的越权操作。 敏感文件的下载操作。 数据操作异常 敏感文件的更新操作。 敏感文件的文件内容追加操作。 敏感文件的删除操作。 敏感文件的复制操作。 数据管理异常 添加桶时，检测到桶为公共读或公共读写桶。

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0版本之前未开启Kerberos认证的集群不支持访问权限细分。只有开启Kerberos认证才有角色管理权限， MRS 1.8.0及之后版本的所有集群均拥有角色管理权限。 MRS集群未开启kerberos认证，视为“不合规” MRS服务暂不支持集群创建完成后手动开启和关闭Kerberos服务，

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警告标志前行为（Warning Sign）检测 警告类交通标志前行为检测的目的是判断主车在各种警告类标志前行为是否合理，主要包括两个方面的检测： 在警告类标志前车速是否太大 在警告类标志前是否有明显的加速行为 本设计认为当主车的车速大于或者加速度大于时，警告类标志前行为检测不通过。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。

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模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务

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创建边缘垃圾桶异常检测作业 功能介绍 该接口用于创建边缘垃圾桶异常检测作业。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id

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