如何查看备份中的数据 您可以通过以下几种方式进行查看： 通过镜像创建云服务器无法直接从云备份控制台查看备份中的数据。 云服务器备份 使用云服务器备份创建镜像，相关操作请参考使用备份创建镜像。 使用镜像创建云服务器，相关操作请参考通过镜像创建云服务器。 登录云服务器，查看服务器中的数据。

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开通与部署问题排查等。 机器人规划设计与安装实施 提供流程机器人、问答机器人部署方案设计、完成该算法的集成实施，并指导上层应用完成算法API调用。 热线图谱集成实施 面向热线工单关联关系挖掘、疑难工单等场景，调研客户环境和数据，形成基于热线图谱的相对应的开发和部署方案，完成该算法

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提问（在制定的会话中） 功能介绍 提问（在制定的会话中） 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/irobot/sessions/{session_id}/ask

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如何查看备份中的数据？ 您可以通过以下几种方式进行查看： 通过镜像创建云服务器无法直接从云备份控制台查看备份中的数据。 云服务器备份 使用云服务器备份创建镜像，相关操作请参考使用备份创建镜像。 使用镜像创建云服务器，相关操作请参考通过镜像创建云服务器。 登录云服务器，查看服务器中的数据。

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产品对外发布资料中配套提供通信矩阵，通信矩阵列出可以开启或者关闭的服务和端口，以及开启和关闭的条件，未在通信矩阵中列出的服务和端口不会开启。 通信端口矩阵中记录如下信息：该产品开放的端口、该端口使用的传输层协议、通过该端口与对端通信的对端网元名称、该端口使用的应用层协议及应用层服务的描述、应用层服

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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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禁用根中的策略类型 功能介绍 禁用根中的策略类型。只有在根中启用了特定类型的策略，才能将该类型的策略绑定到根中的实体。执行此操作后，您不能再将指定类型的策略绑定到该根或该根中的任何组织单元或账号。这是在后台执行的异步请求。您可以使用ListRoots查看指定根的策略类型的状态。此操作只能由组织的管理账号调用。

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状态码： 400 查询直播中的流信息数据失败 { "error_code" : "LIVE.100011001", "error_msg" : "Request Illegal" } 状态码 状态码 描述 200 查询直播中的流信息数据成功 400 查询直播中的流信息数据失败 错误码

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标准页面中预置的API 在开发标准页面时，可以通过编写JS代码，来实现页面组件与后台接口之间的交互。如图1所示，在编写JS代码时，可直接使用系统预置的API。 系统预置的API代码结构样例如下，提供事件上下文context，用于封装常用的对象及API。 context ├──$app

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选择算法的学习方式 ModelArts支持用户根据实际需求进行不同方式的模型训练。 离线学习 离线学习是训练中最基本的方式。离线学习需要一次性提供训练所需的所有数据，在训练完成后，目标函数的优化就停止了。使用离线学习的优势是模型稳定性高，便于做模型的验证与评估。 增量学习 增量学

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图片/音频标注数据标注支持选择上传本地数据文件进行标注。上传后的文件存储于OBS中，标注后的文件存放在与原始文件同路径的文件夹。 父主题： 图片/音频标注

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主动防御：中云网安的AI赋能解决方案专为应用安全防护设计，提供实时监测、态势感知、非嵌入式动态加固的能力，提升整体网络安全防护能力。 智能学习算法：集成自研的安全算法模型和应用学习技术，实现私有化学习，识别未知威胁和0-day攻击，实现主动防御，无感知的进化式更新，提供强大的安全防护能力。

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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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自定义镜像 概述 自定义镜像概述 DLI 支持容器部署的集群。在容器集群中，Spark作业和Flink作业相关组件都运行在容器中，通过下载DLI提供的自定义镜像，可以改变Spark作业和Flink作业的容器运行环境。例如，在自定义镜像中加入机器学习相关的Python包或者C库，可以通过这种方式帮助用户实现功能扩展。

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免费体验 自动学习 在ModelArts自动学习功能中，在训练模型和部署上线阶段，可选择免费的计算规格，端到端体验一个自动学习项目，大大降低您的体验成本。 单击此处进入ModelArts管理控制台，参考如下操作指导体验免费规格的使用。 使用场景 自动学习项目分为“数据标注”、“模型

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topK 用户最感兴趣的排序在前K个的物品。 行为 行为类型：用户感兴趣的行为类型。 权重值：行为的初始权重。 衰减系数：用于衰减行为初始权重的系数。 有效时间：用户配置的行为发生时间与当前时间的间隔，以小时为单位。系统只处理在该时间范围内的行为记录。 基于用户相似度的实时召回 基于用

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，而且需要很多的知识积累。 图1 模型训练环节 Kubeflow诞生于2017年，Kubeflow项目是基于容器和Kubernetes构建，旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原生技术的优势，让用户更

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查询全局服务中的委托权限 功能介绍 该接口可以用于管理员查询全局服务中的委托权限。 该接口可以使用全局区域的Endpoint和其他区域的Endpoint调用。IAM的Endpoint请参见：地区和终端节点。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v3

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查询项目服务中的委托权限 功能介绍 该接口可以用于管理员查询项目服务中的委托权限。 该接口可以使用全局区域的Endpoint和其他区域的Endpoint调用。IAM的Endpoint请参见：地区和终端节点。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v3

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按照数仓规划，配置维度模型和事实模型之间的关联关系，以便于数据开发人员在数据开发过程中，能够准确的理解各模型之间的关系并高效准确的设计 ETL 任务。 图9 可视化设计 逆向工程 支持通过数据库导入的方式，快速将外部数据库中的表逆向为逻辑模型，导入到 DataFacts平台中，帮助用户在数据同步、ETL

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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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