如何判断短信发送成功？ 查看调用发送短信/发送分批短信API接口的响应消息，确认关键参数取值如下： 一个请求响应只对应一个code，一个手机号码对应一个status。 参数 取值 说明 code 000000 表示请求成功，请查看“status”取值。 status 000000

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，从访问控制方面隔离受感染机器，隔离网络传播风险。 消除事件。 评估受影响机器是否需要加固恢复。如果已经沦陷，需要通过溯源结果加固恢复机器。如安全凭证泄露造成的攻击，则删除任何未经授权的IAM用户、角色和策略，并吊销凭据等操作进行主机加固。 对受感染机器可以进行风险排查，排查是否

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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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无所遁形。 数据库安全服务DBSS：是一个智能的数据库安全服务，基于机器学习机制和大数据分析技术，提供数据库审计，SQL注入攻击检测，风险操作识别等功能，保障云上数据库安全。 云堡垒机CBH ：提供主机管理、权限控制、运维审计、安全合规等功能，支持Chrome等主流浏览器随时随地远程运维，保障运维安全高效。

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解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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ns函数判断是否包含d字符，判断结果为false，不走该分支。 类似的，可以使用简单函数: FLOW.testvalue.substring(0,1)=='d' 判断首字符是否是d； FLOW.testvalue.endsWith('c') 判断是否以c结尾； 条件判断如果有其他

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ns函数判断是否包含d字符，判断结果为false，不走该分支。 类似的，可以使用简单函数: FLOW.testvalue.substring(0,1)=='d' 判断首字符是否是d； FLOW.testvalue.endsWith('c') 判断是否以c结尾； 条件判断如果有其他

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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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关键特性 边界防护与响应服务 表1 边界防护与响应服务功能描述 功能 描述 自动化分析 云端基于分析模型对安全日志进行分析判定，并根据判定结果执行不同的处置。租户可依靠云端的自动化分析能力提升防护响应速度。 自动化分析以后，可以有如下几种处置方式： 事件命中误报模型，则此事件状态变更为误报。

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attribute_name 在监督学习任务中训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。 取值范围：字符型，需要符合数据属性名的命名规范。 subquery 数据源。 取值范围：字符串，符合数据库SQL语法。 hyper_parameter_name 机器学习模型的超参名称。 取值范围：

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从而进行数据同步的服务。 产品介绍 产品介绍 仅两个按钮时选用 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转联接 01 了解 了解联接服务的产品优势和应用场景，有助于您对我们的服务建立初步的认识。 产品介绍 什么是联接 产品优势 应用场景 功能特性 03 使用 学习如何在联接中开始您的实际工作。

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技能管理中有多个技能，如何匹配技能 智能问答机器人通过模型判断用户问法与语料的相似度得分，选择使用相似度得分高的技能，无法人工干预模型匹配。 父主题： 智能问答机器人

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GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： AI

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智能问答机器人版本 智能问答机器人支持基础版、高级版、专业版、旗舰版四种规格，各规格的差异如表1所示。 表1 机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的属性类型（项目名称）快速搜索过滤到相应的工作流，可节省您的时间。 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏选择“开发空间>自动学习”，进入自动学习总览页面。

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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。它无需额外的人工标签数据，因为监督信号直接从数据本身派生。 有监督学习 有监督学习是机器学习任务的一种。它从有

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4 迭代步数/Iterations 设置模型参数/权重更新的次数。在调优过程中，每一个Iterations会消耗32条训练数据。 参见表3 学习率/learning_rate 设置每个迭代步数（iteration）模型参数/权重更新的速率。学习率设置得过高会导致模型难以收敛，过低则会导致模型收敛速度过慢。

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attribute_name 在监督学习任务中训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。 取值范围：字符型，需要符合数据属性名的命名规范。 subquery 数据源。 取值范围：字符串，符合数据库SQL语法。 hyper_parameter_name 机器学习模型的超参名称。 取值范围：

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GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： 系统表

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OS进行算法的代码开发。 接口参考 模型训练 俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，发现因果关系、内部联系和业务规律，从而得到一个或多个机器学习模型。 一站式开发平台使用指南 算法打包 将开发的代码和训练后的模型打包成算法包（RPM格式），以便发布到商城进行交易。

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