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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本章节主要介绍Anti-DDoS流量清洗、 Web应用防火墙 和云 堡垒机 的概念，让您更好的了解这些安全服务。 Anti-DDoS流量清洗 Anti-DDoS流量清洗（Anti-DDoS Service）是通过专业的防DDoS设备来为客户互联网应用提供精细化的抵御DDoS攻击能力（包括CC、SYN

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AF、AntiDDoS等安全服务检测数据），使用大数据AI、机器学习等分析技术，从资产安全、威胁告警、漏洞管理、基线检查维度，分类呈现资产安全状况。 HSS通过在主机中安装Agent，使用AI、机器学习和深度算法等技术分析主机中风险，并从HSS云端防护中心下发检测和防护任务，全方

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设置匹配指纹规后的动作以及限速值，可以选择“丢弃”或“放行”动作。 检测载荷 设置检测载荷的十六进制值。 偏移量 设置指纹的偏移量。 检查深度 “检测载荷”为“1234afee”，“偏移量”为“20”，“检查深度”为“8”时，当数据区的第21个字节到第32个字节的内容匹配“123

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要求。 AAD：华为云DDoS防护提供全球化服务，以应对DDoS攻击挑战，可提供毫秒级攻击响应、多维度行为分析及机器学习、防御策略自动调优，精确识别各种复杂DDoS攻击，以保护您的业务连续性。用Anti-DDoS流量清洗服务提升带宽利用率。Anti-DDoS为弹性公网IP提供四到

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建自动学习物体检测项目后数据标注节点会报错。 图2 数据标注节点报错 步骤3：创建自动学习物体检测项目 确保数据集创建完成且可正常使用后，在ModelArts控制台，左侧导航栏选择“自动学习”默认进入新版自动学习页面，选择物体检测项目，单击“创建项目”。 进入“创建物体检测”页面后，填写相关参数。

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包括HSS、WAF、AntiDDoS等安全服务检测数据），提供云上资产管理、安全态势管理、安全信息和事件管理、安全编排与自动响应等能力，帮助您实现一体化、自动化安全运营管理，满足您的安全需求。 HSS通过在主机中安装Agent，使用AI、机器学习和深度算法等技术分析主机中风险，并

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正常网络服务的行为。 DDoS威胁父类型约有100多种子类型，态势感知基础版、标准版和专业版支持全部DDoS的子类型威胁告警。 处理建议 当检测到应用系统受到DDoS类威胁时，代表应用系统受到DDoS类攻击，属于“提示”告警级别威胁，建议用户直接购买DDoS高防服务防护。 父主题：

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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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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。 响应速度快：单张图像识别速度小于0

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产品优势 DDoS原生基础防护（Anti-DDoS流量清洗）为华为云用户提供DDoS攻击防护，其产品优势如下： 优质防护 实时监测，及时发现DDoS攻击，丢弃攻击流量，将正常流量转发至目标IP。 提供优质带宽，保证业务连续性和稳定性，保障用户访问速度。 全面精准 海量IP黑名单库

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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产品优势 检测准确 基于深度学习技术和大量的样本库，帮助客户快速准确进行违规内容检测，维护内容安全。 功能丰富 提供图文视频内容检测，覆盖涉黄、广告、涉暴等多种违规风险的内容检测，以及检测图像清晰度和构图质量等功能。 稳定可靠 内容审核 服务已成功应用于各类场景，基于华为等企业客户的长期实践，经受过复杂场景考验。

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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