北京易动纷享客户管理解决方案实践

机器学习端到端场景 本章节以图像分类为例，阐述机器学习端到端场景的完整开发过程，主要包括数据标注、模型训练、服务部署等过程。您可以前往AI Gallery搜索订阅预置的“图像分类-ResNet_v1_50工作流”进行体验。 准备工作 准备一个图像分类算法（或者可以直接从AI Ga

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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。 漏洞评分越高，风险越高，客户需要优先修复。 边界漏洞免疫，缓解漏洞风险

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使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链，完成建模，帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像，并进入MLS Editor可视化编辑界面，具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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详细信息包括漏洞名称、漏洞编号、漏洞优先级评级VPR和修复建议等。 漏洞优先级评级VPR（Vulnerability Priority Rating）用来表示漏洞修复优先级，是 漏洞扫描服务 基于漏洞利用代码成熟度、漏洞公布时长、产品的覆盖率、CVSS评分等多维度数据，通过机器学习算法计算的漏洞风险评分。分数越高，说明越需要优先修复。

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从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 本章节基于餐厅销量预测场景，从零开始介绍如何制作销售销量训练及销售销量预测两个算链。 前提条件 已经创建一个基于ML Studio的Notebook镜像，并进入MLS Editor可视化编辑界面，具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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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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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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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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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelA

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或TLS协议将日志提供到云服务平台。 加密保存：使用华为公司密钥管理中心（KMC）加密组件对数据进行加密，加密后存储在云端。 处理原则：仅供云服务平台运营专家进行威胁分析和溯源。 信息隔离：每个客户都有自己的服务账号，基于账号接收分析报表和短信，不同客户间信息隔离。 自动化分析

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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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自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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已发布区域：北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业？ 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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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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下载。 资产发现 基于客户提供的IP网段，主动发现网段内的联网资产。经客户确认后，支持资产一键录入，提高资产梳理效率。 漏洞管理 以漏洞视角呈现每个漏洞的详细信息和关联资产。 详细信息包括漏洞名称、漏洞编号、漏洞优先级评级VPR和修复建议等。 漏洞优先级评级VPR（Vulnerability

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提交客户对机器人满意度评价结果 (feedbacksatisfaction) 场景描述 机器人回复满意度评价 接口方法 POST 接口URI https:// 域名 /apiaccess/ccmessaging/v1/robot/feedbacksatisfaction，例如域名是service

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声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计，还提供了“自动学习白盒化”的能力，开放模型参数，实现模板化开发。很多资深的开发者说，希望有一款工具，可以自动生成模型

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毒。 创建Linux防护策略完成后，智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为，对绕过诱饵文件的勒索病毒进行告警。 Windows防护勒索 创建Windows防护策略完成后，智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为，对非可信进程修改文件的行为进行告警。

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详细信息包括漏洞名称、漏洞编号、漏洞优先级评级VPR和修复建议等。 漏洞优先级评级VPR（Vulnerability Priority Rating）用来表示漏洞修复优先级，是漏洞扫描服务基于漏洞利用代码成熟度、漏洞公布时长、产品的覆盖率、CVSS评分等多维度数据，通过机器学习算法计算的漏洞风险评分。分数越高，说明越需要优先修复。

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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