earthstar (score = 0.00117) 执行结果显示模型认为这是一只大熊猫。 使用训练的图片分类模型 tensorflow官网中给了一个深度卷积网络的模型代码和训练数据：CIFAR-10。这是个简化的图片分类模型，将图片分成以下10类：airplane, automobile

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迁移网络模型 对象存储迁移 服务（ OMS ）的网络模型设计考虑了数据的传输效率、安全性和可靠性。OMS支持大文件分片、大量数据的快速迁移。同时，它还支持断点续传功能，即使在迁移过程中遇到网络中断等异常情况，也能从断点处继续传输，确保数据的完整性和迁移的连续性。 图1 网络模型图 场景一：跨Region/跨云迁移

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VPC网络模型 VPC网络模型说明 扩展集群容器网段 父主题： 容器网络

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容器网络模型对比 容器网络为集群内Pod分配IP地址并提供网络服务，CCE支持如下几种网络模型，您可在创建集群时进行选择。 云原生网络2.0 VPC网络 容器隧道网络 网络模型对比 表1主要介绍CCE所支持的网络模型，您可根据实际业务需求进行选择。 集群创建成功后，网络模型不可更改，请谨慎选择。

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容器隧道网络模型 容器隧道网络模型说明 父主题： 容器网络

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VPC网络模型说明 VPC网络模型 VPC网络模型将 虚拟私有云VPC 的路由方式与底层网络深度整合，适用于高性能场景，但节点数量受限于虚拟私有云VPC的路由配额。在VPC网络模型中，容器网段独立于节点网段进行单独设置。在容器IP地址分配时，集群中的每个节点会被分配固定大小的容器IP

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云原生网络2.0模型 云原生网络2.0模型说明 配置集群容器子网 使用注解为Pod绑定安全组 使用安全组策略为工作负载绑定安全组 使用容器网络配置为命名空间/工作负载绑定子网及安全组 为Pod配置固定IP 为Pod配置EIP 为Pod配置固定EIP 为IPv6双栈网卡的Pod配置共享带宽

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容器隧道网络模型说明 容器隧道网络模型 容器隧道网络是在主机网络平面的基础上，通过隧道封装技术来构建一个独立的容器网络平面。CCE集群容器隧道网络使用了VXLAN作为隧道封装协议，并使用了Open vSwitch作为后端虚拟交换机。VXLAN是一种将以太网报文封装成UDP报文进行隧道传输的协议，而Open

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集群网络模型选择及各模型区别 自研高性能商业版容器网络插件，支持容器隧道网络、VPC网络、云原生网络2.0网络模型： 集群创建成功后，网络模型不可更改，请谨慎选择。 容器隧道网络（Overlay）：基于底层VPC网络构建了独立的VXLAN隧道化容器网络，适用于一般场景。VXLAN

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分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0

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设置网络防御策略（VPC网络模型集群） VPC网络模型的集群支持通过设置网络防御策略限制访问容器宿主 服务器 的流量。当未配置安全组规则时，默认所有进出容器宿主服务器的流量都被允许。 本章节介绍如何为VPC网络模型的集群设置网络防御策略。 创建网络防御策略 登录管理控制台。 在页面左

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分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0

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欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。

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设置网络防御策略（容器隧道网络模型集群） 容器隧道网络模型的集群支持通过设置网络防御策略限制访问Pod的流量。当未配置网络策略时，默认所有进出命名空间中的Pod的流量都被允许。 本章节介绍如何为容器隧道网络模型的集群设置网络策略。 约束与限制 仅容器隧道网络模型的集群支持网络策略。网络策略分为以下规则

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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。由于不需要使用容器隧道封装和NAT地址转换，云原生网络2.0模型与容器隧道网络模型和VPC网络模型相比具有比较高的网络性能。 图1 云原生网络2.0 在云原生网络2.0模型的集群中，Pod依赖弹性网卡/辅助弹性网卡对外进行网络通信： 裸金属节点上运行的Pod使用ENI网卡。 E

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采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参，从企业关系型（结构化

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设置网络防御策略（云原生网络2.0模型集群） 云原生网络2.0模型的集群支持通过设置网络防御策略限制访问容器宿主服务器的流量；当未配置安全组策略时，默认所有进出容器宿主服务器的流量都被允许。 本章节介绍如何为云原生网络2.0模型的集群创建网络防御策略。 创建网络防御策略 登录管理控制台。

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Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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分解后的特征向量的长度。取值范围[1,100]，默认10。 神经网络结构 (architecture) 是 List[Int] 神经网络的层数与每一层神经元节点个数。每一层神经元节点数不大于5000，神经网络层数不大于10。默认为400,400,400。 神经元值保留概率 (value_keep_probability)

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过弹性画像模型、无监督模型、有监督模型实现对风险口令、凭证泄露、Token利用、异常委托、异地登录、未知威胁、暴力破解七大IAM高危场景实现了异常行为的智能检测。 挖掘数据特性，创新算法架构 在算法方面，分析DNS 域名 格式特点，创新的结合BERT思想构造三通道CNN模型，相比传统

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