使用Tensorflow训练神经网络 应用场景 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用（如Tensorflow、Caffe）均采用容器化方式运行，并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力，并且都是任务型计算，需要快速申请大量资源，计算任务完成后快速释放。本文将演示在云容器

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结合华为云KMS服务 华为云KMS服务内置了对QingTian Enclave证明的支持。通过使用QingTian Enclave SDK中包含的华为云KMS API，您可以在QingTian Enclave实例中基于QingTian Enclave证明来执行华为云KMS操作，比

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传统微服务SDK结合 适用场景 传统SDK开发的服务希望使用服务网格能力。 希望将Istio与微服务平台集成，并以Istio为基础打造一个微服务管控中心。 价值 提供Spring Cloud、Dubbo等传统微服务SDK的集成解决方案，传统的微服务SDK开发的业务代码无需大的修改

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IoTDA结合ModelArts实现预测分析 概述 在物联网解决方案中，针对庞大的数据进行自动学习时，需要对海量数据进行标注、训练，按照传统的方式进行标注、训练不仅耗时耗力，而且对资源消耗也非常巨大。华为云物联网平台可以通过规则引擎，将获取的海量数据流转到华为云其他云服务，从而实

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结合典型场景设置自动化 操作场景 自动化是高效管理应用的小助手，当表单数据新增或修改，且满足一定触发条件后，自动化小助手会同步修改或新增另一张表单的数据，从而达到自动更新数据、发起流程等智能化操作。 自动化包含触发器和执行动作两个部分，以月度申购确认为例，向您介绍如何设置自动化。

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靶点化合物结合预测（CPI） 新建CPI任务接口 查询CPI任务 父主题： API（AI辅助药物设计）

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负载均衡 负载均衡作用在客户端，是高并发、高可用系统必不可少的关键组件，目标是尽力将网络流量平均分发到多个 服务器 上，以提高系统整体的响应速度和可用性。 Java Chassis的负载均衡作用于微服务消费者，需要微服务应用集成负载均衡模块，启用loadbalance处理链。 配置示例如下：

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负载均衡 负载均衡作用在客户端，是高并发、高可用系统必不可少的关键组件，目标是尽力将网络流量平均分发到多个服务器上，以提高系统整体的响应速度和可用性。 Java Chassis的负载均衡作用于微服务消费者，需要微服务应用集成负载均衡模块，启用loadbalance处理链。 配置示例如下：

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负载均衡 查询集群支持的ELBV3负载均衡器 打开或关闭ES负载均衡器 ES监听器配置 获取该esELB的信息，以及页面需要展示健康检查状态 更新ES监听器 查询证书列表 父主题： API

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负载均衡 在更新流量策略内容时，可选择是否开启。 在微服务场景下，负载均衡一般和服务配合使用，每个服务都有多个对等的服务实例。 服务发现负责从服务名中解析一组服务实例的列表，负载均衡负责从中选择一个实例。为目标服务配置满足业务要求的负载均衡策略，控制选择后端服务实例。 父主题： 流量策略

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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

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“从环境外部访问本组件”页面，选择“负载均衡配置”，并单击“添加负载均衡配置”。 在“新增负载均衡配置”页面，参考表1进行参数配置。 表1 负载均衡外网访问配置 参数 参数说明 负载均衡器 支持“独享型”和“内置负载均衡器”。 选择“内置负载均衡器”，只支持基于EIP公网访问。 选

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Flexus负载均衡 创建Flexus负载均衡后，选择不到Flexus L实例 是什么原因？

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Hive负载均衡 配置Hive任务的最大map数 配置用户租约隔离访问指定节点的HiveServer 父主题： Hive企业级能力增强

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Hive负载均衡 配置Hive任务的最大map数 配置用户租约隔离访问指定节点的HiveServer 配置组件隔离访问Hive MetaStore 配置HiveMetaStore客户端连接负载均衡 父主题： Hive企业级能力增强

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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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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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参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分

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最新动态（html） 本文介绍了Huawei Cloud EulerOS产品新特性和对应的文档动态，新特性将在各个区域（Region）陆续发布，欢迎体验。

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