文件夹统计信息包含：文件夹所属桶、大小、所含对象数量、统计状态。 图1 统计文件夹 （可选）单击“统计信息”下方的“清除记录”，可清除当前列表展示的统计信息。 （可选）单击“统计信息”下方的“导出”，可导出当前列表展示的全部统计信息或选中的统计信息。 （可选）在统计列表上方的选择框中，可根据属性筛选统计信息。

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AOM约束单个指标单次查询最大返回1440个数据点，因此统计周期与时间范围的关系如下所示：最大可查询时间范围=统计周期×1440当您选中的查询时间范围小于等于最大可查询时间范围时，所有满足以上条件的统计周期可以被选择。例如，查询1小时的指标时，可选的统计周期为1分钟和5分钟。时间范围与统计周期的关系如下表所示，监控关系如表1所示。

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时间范围和统计周期的关系 AOM约束单个指标单次查询最大返回1440个数据点，因此统计周期与时间范围的关系如下所示： 最大可查询时间范围=统计周期×1440 当您选中的查询时间范围小于等于最大可查询时间范围时，所有满足以上条件的统计周期可以被选择。例如，查询1小时的指标时，可选的统计周期为1分钟和5分钟。

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适用于人工智能与机器学习场景的合规实践 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示： 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 规则描述 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护的版本 cce CC

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调整模型的softmax输出层中预测词的概率。其值越大，则预测词的概率的方差减小，即很多词被选择的可能性增大，利于文本多样化。 多样性与一致性 多样性和一致性是评估LLM生成语言的两个重要方面。 多样性指模型生成的不同输出之间的差异。一致性指相同输入对应的不同输出之间的一致性。 重复惩罚

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介绍TensorFlow的框架，TensorFlow2.0的基础与高阶操作，TensorFlow2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0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

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查询运行中实例的统计信息 功能介绍 查询当前租户下处于“运行中”状态的缓存实例的统计信息。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/instances/statistic 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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查询运行中实例的统计信息 功能介绍 查询当前租户下处于“运行中”状态的缓存实例的统计信息。 URI GET /v1.0/{project_id}/instances/statistic 参数说明见表1。 表1 参数说明 参数 类型 必选 说明 project_id String 是

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参数说明 策略名称 创建的智能学习策略的策略名称。 已生效服务器 应用该智能学习策略的服务器数量。 学习中服务器 学习该策略的服务器数量。 可信进程数 智能学习策略生效后，HSS会自动识别您服务器中进程的可信进程，并统计可信进程的数量。 监控文件路径 监控的文件的路径。 扩展名 检测监控路径下包含文件扩展名的所有文件。

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同。 单击画布上方的“”保存。 单击画布上方的“”，在弹出的发布页面单击“”。 选择“机器人管理>流程配置>智能机器人”页面，单击“”按钮，将流程接入码与新增流程关联。 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。

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同。 单击画布上方的“”保存。 单击画布上方的“”，在弹出的发布页面单击“”。 选择“机器人管理>流程配置>智能机器人”页面，单击“”按钮，将流程接入码与新增流程关联。 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。

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基于商业的理解，整理AI开发框架和思路。例如，图像分类、物体检测等等。不同的项目对数据的要求，使用的AI开发手段也是不一样的。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。 按照确定的分析目的，有目的性的收集、整合相关数据，数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获

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改造点统计是什么，怎么统计的？ 源语法中的每个子句或关键字均可视为迁移中一个改造点。 成功改造点的数据可统计为原生支持项、UGO支持项和迁移风险项。 失败改造点的数据可统计为不支持转换项。 父主题： 评估项目

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Service，HSS）是以工作负载为中心的安全产品，集成了主机安全、容器安全和网页防篡改，旨在解决混合云、多云数据中心基础架构中服务器工作负载的独特保护要求。 简而言之，SA是呈现全局安全态势的服务，HSS是提升主机和容器安全性的服务。 服务功能区别 SA通过采集全网安全数据（包括

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查询缺陷详情的统计 功能介绍 根据检查任务ID查询缺陷详情的统计 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/tasks/{task_id}/defects-statistic 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 task_id 是 String 任务ID

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定是否为HSS预置的诱饵文件。 诱饵文件不会对您的业务产生影响，也不存在任何的恶意行为，若将诱饵文件删除，HSS将无法诱捕新型未知的勒索病毒。 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

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HSS安全总览 在SA中的HSS业务分析页面，您可以查看您所有资产的风险指数、风险趋势、TOP5事件类型以及您开通的主机安全和容器安全服务数量，帮助您实时了解主机和容器的安全状态和存在的安全风险。 具体分析情况请参见HSS业务分析。 WAF安全总览 在SA中的WAF业务分析页面，您

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查询区域和运营商下的 域名 消耗统计 支持查询90天内的数据。 时间跨度最大不超过31天。 最多同时指定100个域名。 起始时间和结束时间需同时指定，为毫秒级时间戳，且必须为时间粒度的整时刻点。当时间跨度<=1天，时间粒度为5分钟；1天<时间跨度<=7天，时间粒度为1小时；时间跨度>

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存储方式：是指计算节点部署时选择的存储方式，目前仅支持“主机存储”和“OBS存储”两种存储方式。前一种是指计算节点交互的数据存储在计算节点所在机器上，后一种是计算节点交互的数据存储在部署时选择的OBS桶中。 数据目录：计算节点部署时选择的存储路径，用于 TICS 服务的数据和外部交互。用户只有在

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数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0

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管理员可通过让学员报名的方式进行学习资源的控制 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-报名设置 图14 报名设置1 图15 报名设置2 复制 学习项目支持复制，便于管理员快速创建/编辑 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-复制 图16 复制 可见范围 学习项目支持可见范围内的学员在学员端-知识库进行查看、学习

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