获取探针自定义参数 功能介绍 获取探针自定义参数。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/collection/v1.0/probeObject/template/param 参数说明 无。 请求 请求样例 https://ip:port/softc

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存活探针（liveness probe） 存活探针 Kubernetes提供了自愈的能力，具体就是能感知到容器崩溃，然后能够重启这个容器。但是有时候例如Java程序内存泄漏了，程序无法正常工作，但是JVM进程却是一直运行的，对于这种应用本身业务出了问题的情况，kubernetes提供了liveness

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管理APM探针启停状态 APM探针（Agent）通过字节码增强技术进行调用埋点，可运行在应用所在的服务器上，实时采集应用性能相关的数据。您可以管理APM探针启停状态。 管理APM探针启停状态。 登录AOM 2.0控制台。 在左侧导航栏选择“应用监控 > 探针管理”，进入探针管理页面。

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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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下载探针包到采集机 功能介绍 下载探针包到采集机。 URI URI格式 POST /softcomai/datalake/collection/v1.0/probePackage/download 参数说明 无。 请求 请求样例 POST https://ip:port/sof

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Exec：Probe执行容器中的命令并检查命令退出的状态码，如果状态码为0则说明容器是健康的。 与存活探针对应的还有一个就绪探针（Readiness Probe），将在就绪探针（Readiness Probe）中会详细介绍。 HTTP GET HTTP GET方式是最常见的探测方法，其具体机制是向容器发送HTTP

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部署APM Agent时，必须确保接入APM的机器与APM服务网络连通，Agent才能正常工作。 可使用Telnet命令测试目标机器与APM服务器网络是否连通。例如，以检查华北-北京四区域，且接入方式选择“增强型探针”的连通性为例，请登录应用所部署的机器，并输入命令telnet 100.125

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部署APM Agent时，必须确保接入APM的机器与APM服务网络连通，Agent才能正常工作。 可使用Telnet命令测试目标机器与APM服务器网络是否连通。例如，以检查华北-北京四区域，且接入方式选择“增强型探针”的连通性为例，请登录应用所部署的机器，并输入命令telnet 100.125

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部署APM Agent时，必须确保接入APM的机器与APM服务网络连通，Agent才能正常工作。 可使用Telnet命令测试目标机器与APM服务器网络是否连通。例如，以检查华北-北京四区域，且接入方式选择“增强型探针”的连通性为例，请登录应用所部署的机器，并输入命令telnet 100.125

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elnet命令测试目标机器与APM服务器网络是否连通。 例如，以检查华北-北京四区域，且代码源选择“增强型探针”的连通性为例，请登录应用所部署的机器，并输入命令telnet 100.125.12.108:41333，其他区域地址请参考表1。 表1 增强型探针接入地址 区域 接入地址

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如何删除机器人 试用版本机器人 对于试用版本的智能问答机器人，可以通过“删除”操作将机器人删除，删除后不支持恢复。 图1 删除试用机器人 包周期版本机器人 对于包周期计费的智能问答机器人，可执行“退订”操作。 登录对话机器人服务管理控制台。 在控制台中选择“费用与成本”。 进入费

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测试机器人 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>流程配置”，进入流程配置界面。 选择“智能机器人”。在需要测试的接入码最后一列单击“呼叫测试”。 在弹出的测试对话窗口中单击“开始呼叫”，开始测试机器人。 图1 测试机器人 父主题： 配置一个预约挂号机器人（任务型对话机器人）

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配置机器人跟踪 前提条件 存在已发布的IVR流程且配有转移图元。 操作步骤 以租户管理员角色登录AICC，选择“配置中心 > 机器人管理>流程配置 ”，进入管理界面。 选择“系统管理>系统设置”界面，选择跟踪设置页签。 机器人跟踪单击“”，进入机器人跟踪配置页面。 选择机器人接入码，单击“确定”，接入码配置完成。

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Agent时，必须确保接入APM的机器与APM服务网络连通，Agent才能正常工作。 可使用Telnet命令测试目标机器与APM服务器网络是否连通。例如，以检查华北-北京四区域，且接入方式为“Skywalking”的连通性为例，请登录应用所部署的机器，并输入命令telnet 100

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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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Standard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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征的多行样本进行可信联邦学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行可信联邦学习，联合建模。 概念术语

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提供医疗领域专业的预置资产，提升企业的效率。 内置大量生物医疗领域标准分析流程，并结合华为特有的高性能云计算，多样性算力，大数据等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，

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Agent时，必须确保接入APM的机器与APM服务网络连通，Agent才能正常工作。 可使用Telnet命令测试目标机器与APM服务器网络是否连通。例如，以检查华北-北京四区域的连通性为例，请登录应用所部署的机器，并输入命令telnet 100.125.12.108 41333，其他区域地址请参考探针接入地址。

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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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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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