深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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长期占用资源，资源浪费严重，成本高。 弹性扩缩容能力 基于容器化Kubernetes，具有极致的弹性伸缩能力。 无。 免运维 运维成本 即开即用，Serverless架构。 需要较强的技术能力进行搭建、配置、运维。 高可用 具有跨AZ容灾能力。 无 高易用 学习成本 学习成本低，包含10年、上千

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应用场景 客户痛点 传统前端监测终端投入大、后期维护成本高； 传统系统平台仅涉及信息化、业务系统繁多，数据壁垒高，业务全生命周期数据无法有效整合； 传统管治服务重线下排查，准确率和时效性低，个人经验要求高，管治效果差，投入大，成效低。 传统环境行业重机理微观分析，并无智能化手段在管治

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可快速切换代维的租户，支持按租户名称选择所需租户。 图3 代维租户界面 当结束代维操作后，单击界面上方“退出代维”。 服务代维操作。 选择控制台页面右上方“服务 > 边界防护与响应服务”，显示代维服务卡片。 图4 代维服务卡片 卡片上方是代维服务信息概览：展示了代维服务关键指标信

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运维监控区域 运维监控区域汇总监控信息、成本概况、费用和账单信息，帮助用户优化成本，规划费用。 图1 运维监控区域 仅当我的资源区域切换至“总览”视图时，显示运维监控区域内容。 各个模块的简介和功能如表1所示。 表1 模块概述和使用 模块 概述 如何使用 云监控 显示资源的监控信

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数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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业务、装修公司整装等业务截流，寻求业务范围扩张（如定制企业升级整家、成品企业增加定制模块等），但转型难度大； 线上投放获客成本高，线下竞争激烈，转单率低； 企业内部IT系统多数是本地端，多个供应商提供，烟囱林立，数据管理混乱； 企业数字化水平普遍较弱，大部分企业没有成熟的IT团队，无法驾驭多个系统的管理工作；

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和维护成本高。 实践验证 成熟度高 经受电商网站大规模访问考验，并且已经在华为云许多产品中使用，广泛部署运行在分布于世界各地的电信级客户云业务系统里。满足严苛的电信级故障模式库标准。紧随社区主流版本，修复开源bug，持续上线新功能，进行版本升级。 使用开源软件成熟度低，无法保证关

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17及以上版本的图。 一万边规格为开发学习类型，暂不支持运维监控看板。 持久化版图数据库，暂不支持图实例监控。 图实例运维监控页面 登录图引擎服务管理控制台。在左侧导航栏，选择“图管理”。 在图管理列表中，指定图实例的操作列，单击“更多 > 运维监控面板”，进入该图实例的运维监控页面。关于各项监控项指标，请参考监控项列表。

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用户高效组建联盟链。 高性价比 按需付费、随时休眠/唤醒，减少使用成本。 对接运维平台AOM对区块链服务进行统一运维，为客户提供全系列的系统状态、性能和交易情况的监控，运维，报警能力，能为用户降低运维成本。 提供节点伸缩功能，用户可根据需求进行弹性伸缩，大大提高使用性价比。 安全隐私保障

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产品概述 应用运维遇到挑战 在云时代，分布式微服务架构下应用日益丰富，用户数量爆发式增长，纷杂的应用异常问题接踵而来。传统运维模式下，多套运维系统上的各项指标无法关联分析， 运维人员需要根据运维经验逐一排查应用异常，分析定位问题效率低，维护成本高且稳定性差。 海量业务下应用运维面临以下两个方面的挑战：

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接口多样化，支持园区各类子系统/设备接入IoT边缘进行智能管理。 智能制造 面临挑战 无统一标准协议，集成周期长、成本高。 数据采集量大，回传带宽成本高。 数采网关无远程运维能力，运维成本高。 数据隐私安全保护，选择性上云。 解决方案 支持工业典型PLC和总线协议，复杂资产建模。 边缘数据处理（清洗、计算、质量监控等）。

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的发布等，为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 多方融合分析 对接多种主流数据存储系统，为数据消费者实现多方数据的融合分析，参与方敏感数据能够在聚合计算节点中实现安全计算。 多方联邦训练 对接主流深度学习框架实现横向和纵向联邦建模，支持基于SMPC(如不经意传输

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Host）是用于提供云计算安全管控的系统和组件，可以实现对运维资源的4A全面安全管控。云堡垒机包含用户管理、资源管理、策略、审计和工单等功能模块，支持对Windows或Linux等操作系统的主机提供安全管控保护。云堡垒机是集统一资产管理与单点登录、多种终端访问协议、文件传输功能于一体的运维安全管理与审计产品。 更多云堡垒机详情请参见云堡垒机产品介绍。

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丰富场景：兼容HBase、Doris、ClickHouse等多种引擎。 高可靠：架构高可用，内核深度优化，提升系统稳定性。 高性价比：支持冷热分离，不同压缩算法，存储成本低。 简单易用：通过控制台分钟级构建分析集群，提供完善的集群运维管理、监控告警等功能，使您无需关注底层基础设施，利用完善的SQL语句支持，专注于数据价值的分析。

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方案概述 应用场景 软通动力数据中台及数据治理服务解决方案采用“轻量化、高解耦、全场景、零代码”的架构设计，具备多部署模式、灵活产品组合、无缝集成对接等核心特性，且能够提供数据中台咨询、实施及运维专业端到端服务。 应用场景 数据使能咨询、数据集成与开发、工业物联数据采集与分析、数

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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训练好的模型可以通过调整阈值，影响机器人直接回答的准确率。阈值越高，机器人越严谨，对用户问的泛化能力越弱，识别准确率越高；阈值越低，机器人越开放，对用户问的泛化能力越强，识别准确率越低。 针对历史版本的模型，可以根据当前模型调节直接返回答案的阈值。 在“模型管理”页面，在模型列表的操作列单击“调整阈值”。

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场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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Server）是一种可随时自动获取、计算能力可弹性伸缩的云服务器，可帮助您打造可靠、安全、灵活、高效的应用环境，确保服务持久稳定运行，提升运维效率。 常用操作 开发准备 代码样例 错误码 网络安全 什么是ECS 创建容器应用基本流程 快速创建一个kubernetes集群 3分钟创建一个游戏类容器应用

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