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event_type Uint64 快速标识打架检测的输出消息类型，打架检测算法其值固定为917504，对应16进制为 0x 0000 0000 000E 0000 task_id String 作业ID。 timestamp Uint64 触发告警时间点的时间戳。 message_id String

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参数说明：允许打开告警检测线程，检测数据库中可能的错误场景。 该参数属于POSTMASTER类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围：布尔型 on表示允许打开告警检测线程。 off表示不允许打开告警检测线程。 默认值：on 该参数生效范围节点仅为CN、DN。 connection_alarm_rate

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取值范围：浮点型，0.0~1.0 默认值：0.9 alarm_report_interval 参数说明：指定告警上报的时间间隔。 参数类型：SIGHUP 取值范围：非负整型，单位为秒。 默认值：10 父主题： GaussDB (DWS)数据库GUC参数

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参数说明：允许打开告警检测线程，检测数据库中可能的错误场景。 该参数属于POSTMASTER类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围：布尔型 on表示允许打开告警检测线程。 off表示不允许打开告警检测线程。 默认值：on 该参数生效范围节点仅为CN、DN。 connection_alarm_rate

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联盟和计算节点部署过程可视化 清晰展示联盟、计算节点的部署、升级、回滚、删除步骤，在出现问题时便于分析排查。 公测 联盟操作可视化 计算节点操作可视化 2021年1月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 计算节点支持生命周期管理 新增计算节点上下线功能；支持计算节点规格变更，卸载等操作。

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在左侧框中输入待检测的文字内容（自定义），单击“测试”，系统会根据用户配置的检测敏感项，快速进行敏感内容检测，并在检测结果框中展示敏感检测信息。 配置完成敏感检测任务之后，单击界面右下角的“提交”，提交敏感检测任务。 界面跳转至“安全任务”界面。可以在安全任务界面查看任务检测结果。 父主题：

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检测设置 使用云服务基线相关功能时，需要先参考本章节设置检查计划。 操作步骤 登录管理控制台。 在页面左上角单击，选择“安全与合规 > 态势感知”，进入态势感知页面。 在左侧导航栏选择“设置 > 检测设置”，进入检测设置页面。 图1 检测设置 在检测设置页面中，选择待创建计划所在

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安装检测 功能 节点安装IEF软件前，可用于选择安装节点，或节点安装失败时排查安装失败的原因。当节点不符合时，提示用户需要如何修改。 语法 edgectl diagnose installation [params] CHECKITEMS diagnose可以简写为diag in

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String 作业ID。 message_id String 告警ID，生成的唯一告警事件UUID。 timestamp Uint64 触发告警时间点的时间戳。 image_base64 String 告警时刻输入的视频图像的Base64编码结果。 data Object 业务输出内容。 data参数格式说明

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检测功能 startNetworkTest public abstract int startNetworkTest(HRTCNetworkTestConfig networkTestConfig); 【功能说明】 启动入会前网络检测。 【请求参数】 networkTestCon

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取值范围：浮点型，0.0~1.0 默认值：0.9 alarm_report_interval 参数说明：指定告警上报的时间间隔。 参数类型：SIGHUP 取值范围：非负整型，单位为秒。 默认值：10 父主题： GaussDB(DWS)数据库GUC参数

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该参数属于POSTMASTER类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围：布尔型 on表示允许打开告警检测线程。 off表示不允许打开告警检测线程。 默认值：on 该参数生效范围仅为DN节点。 connection_alarm_rate 参数说明：允许和数据库连接的最大并发连接数的比率

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Tree最大叶子节点数量。 15 maxTreeHeight 否 Tree最大高度。 12 seed 否 算法使用的随机种子值。 4010 numClusters 否 分类数，默认包含异常和非异常两类。 2 dataViewMode 否 算法学习模式。 history：学习所有历史数据。

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支持系统漏洞扫描、WEB漏洞扫描、数据库扫描、弱密码扫描，四合一全面检测资产脆弱性。 轻量化部署，一键扫描 依托于华为乾坤安全云服务，将扫描引擎部署在云端，客户侧无需安装任务软件。 扫描配置简单，一键扫描，简单易用。 精准修复优先级推荐， 识别真实风险 基于华为威胁信息库和机器学习智能评估技术，计算漏洞风险评分—漏洞优先级评级VPR。

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low2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、机器翻译编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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点集最短路（shortest_path_of_vertex_sets） 点集全最短路（all_shortest_paths_of_vertex_sets） 连通分量（connected_component） 三角计数算法（triangle_count） 紧密中心度算法（closeness）

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自动化恢复：对于已解决的事件，自动化执行系统恢复、数据恢复或服务重启。 生成报告：自动化生成事件处理报告，包括事件详情、响应行动、处理结果和建议措施。 合规性检查：确保整个响应过程符合法律法规和行业标准的要求。 事件回顾：定期回顾已处理的事件，评估自动化响应的效果，识别改进点。 规则与策略更新：根据回顾结果

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警类型示例，详情请参见查看告警类型详情。 由于AI检测模型的普遍特性，一般上线后需要基于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。

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中括号内包含五个数，前四个数为Double类型的浮点数，第五个数为Double类型的正浮点数，参数需严格按照该格式填写。 中括号内的五个数的含义如下：第一个数表示沿x轴方向灭点的x坐标，第二个数表示沿x轴方向灭点的y坐标，第三个数表示沿y轴方向灭点的x坐标，第四个数表示沿y轴方向灭点的y坐标，第五个数表示沿x轴方向的缩放系数。

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Correlation） 度数关联度算法计算所有边上起点和终点度数之间的Pearson关联系数，常用来表征图中高度数节点是否和高度数节点相连。 三角计数（Triangle Count） 不考虑边的方向，统计图中三角形个数。三角形越多，代表图中节点关联程度越高，组织关系越严密。 聚类系数（Cluster

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Propagation） 一种基于图的半监督学习方法，其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图，节点包括已标注和未标注数据，其边表示两个节点的相似度，节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头，可以对无标签数据进行标注，节点的相似度越大，标签越容易传播。

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