系，而核函数特征交互神经网络使用不同的核（kernel）来对特征交互进行建模，以此来计算两个域中特征的相互关系，其中核的种类包括向量内积外积、矩阵乘法、神经网络等。利用核函数建模特征交互，实现了参数共享，减小了模型复杂度。PIN算法请参见核函数特征交互神经网络。 config 否

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如何导出已启用LDAPS的AD 服务器 的根证书？ AD服务器启用LDAPS后，管理员需要在管理控制台中配置从AD服务器上导出的根证书，才能使LDAPS生效。 主备AD服务器上的LDAPS根证书相同，如果使用主备AD服务器，可任意登录一台AD服务器获取证书。 登录AD服务器，单击，输入“运行”，打开运行应用。

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概要 本章节主要讲解如何在CodeArts IDE 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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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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本实践将以 CSS 加速数据库的查询分析方案为例，介绍在IPv6的环境下如何将MySQL数据库中的数据同步到 云搜索服务 CSS，通过 CS S实现数据库的全文检索与Ad Hoc查询分析加速。 方案架构 基础网络服务IPv6 图1 基础网络云服务全面支持IPv6 覆盖全球的POP点支持公网IPv6接入，包括GA、GEIP。

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图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。 主体识别 利用后台算法来检测图像中的主体内容，识别主体内容的坐标信息。 图2 主体识别示例图 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄，还是经过二次

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。 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，相比传统直接将域名输入到神经网络的方法具有更好的检测效果，在业界内较先采用。 多模型协同检测，准确识别威胁 威胁检测服务 除威胁情报和规则基线检测外，还提供4类基于AI智

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“多层感知机分类”节点可用于建立一个基于前馈人工神经网络的分类模型。 前馈人工神经网络采用一种单向多层结构。其中每一层包含若干个神经元，同一层的神经元之间没有互相连接，层间信息的传送只沿一个方向进行。其中第一层称为输入层。最后一层为输出层，中间为隐层。K+1层前馈神经网络矩阵形式如下表示，其中X为特

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是否支持Keras引擎？ 开发环境中的Notebook支持。训练作业和模型部署（即推理）暂时不支持。 Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本

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多数企业都不具备AI开发能力。 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

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Int 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

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产品优势 识别准确率高 采用最新一代 语音识别 技术，基于深度神经网络（Deep Neural Networks，简称DNN）技术，大大提高了抗噪性能，使识别准确率显著提升。 识别速度快 把语言模型、词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络，同时在工程上进行了大量的优化，大幅提升解码速度，使识别速度在业内处于领先地位。

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虑使用Aggregate模型，同时将非主键列的聚合类型设置为REPLACE_IF_NOT_NULL。 Duplicate适合任意维度的Ad-hoc查询。虽然同样无法利用预聚合的特性，但是不受聚合模型的约束，可以发挥列存模型的优势（只读取相关列，而不需要读取所有Key列）。 父主题：

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虑使用Aggregate模型，同时将非主键列的聚合类型设置为REPLACE_IF_NOT_NULL。 Duplicate适合任意维度的Ad-hoc查询。虽然无法利用预聚合的特性，但是不受聚合模型的约束，可以发挥列存模型的优势（只读取相关列，而不需要读取所有Key列）。 父主题： 使用Doris

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-2016Ad-01”，则填写为“FA-2016AD-01”。 由AD服务的主机名加上域名表示：登录对应IP的AD服务器，在“控制面板 > 系统和安全 > 系统 ”菜单下获取计算机名作为主机名称，加上域名，填入主域控制器名称中。例如，计算机主机名称为“Fa-2016Ad-01”，域名为“vdesk

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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 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、语音识别、 机器翻译 编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作 本

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体验。 本章节为您介绍配置Kerberos认证源的相关操作。 搭建AD服务器 以windows server 2012 r2搭建域服务器为例。具体请参考搭建AD服务器。 创建AD用户 在已搭建好的AD域中创建AD用户。 进入Active Directory 管理中心。 右键目标域，选择“新建

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单击“AD认证配置”区域的“添加”，弹出AD认证配置窗口。 选择AD域认证“模式”为“同步模式”，展开同步模式参数配置信息。 表3 AD域同步用户参数说明 参数 说明 服务器地址 输入AD域服务器地址。 状态 选择开启或关闭AD域远程认证，默认开启。 开启，表示开启AD域认证。在配置信息有效情况下，

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2个字符。 AD域配置 配置对接Windows AD。 域名：Windows AD域名。 域管理员帐号：访问Windows AD服务器的管理员名称。 域管理员密码：管理员登录密码。 主域控制器名称：可由AD服务的主机名表示，或者由AD服务的主机名加上域名表示。 由AD服务的主机名

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LITE_AS：本地认证。 LOCAL_AD：本地AD。 说明：域类型为“LOCAL_AD”时，请确保所选VPC网络与AD所属网络可连通。 domain_name 否 String 域名称。域类型为LOCAL_AD时需要配置。 域名必须为AD服务器上已经存在的域名，且长度不超过55。

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