HEX、RockChip、U-Boot等固件。 支持上传的文件大小：不超过5GB。 平均扫描时间预估：根据不同的压缩格式或者文件类型扫描时长会有一定的差异，平均100MB/6min。 服务采用基于软件版本的方式检测漏洞，不支持补丁修复漏洞场景的检测。 父主题： 二进制成分分析类

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HEX、RockChip、U-Boot等固件。 支持上传的文件大小：不超过5GB。 平均扫描时间预估：根据不同的压缩格式或者文件类型扫描时长会有一定的差异，平均100MB/6min。 服务采用基于软件版本的方式检测漏洞，不支持补丁修复漏洞场景的检测。 父主题： 二进制成分分析类

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而无需数小时或数天时间。 复杂的数据通道处理：您可以创建DIS应用程序和数据通道的Directed Acyclic Graphs（DAG）。在这一情景中，一个或多个DIS应用程序可将数据添加到一个DIS数据通道进行进一步处理，以便于进行通道处理器的后续阶段。 父主题： 一般性问题

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堆体测量服务的主要功能有哪些？ 云端建模：自动化空间点云数据计算，包括三维重建、体积空间数据。 三维可视化：提供仓储环境三维可视化效果呈现，可自由操作查看不同堆体数据。 数据共享：仓储空间数据、物料体积数据等相关数据可实时同步至客户业务系统，或者同步至第三方业务平台。 多仓管理：

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主要概念 RDMA RoCE 父主题： 附录

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资源具有指定的标签 规则详情 表1 规则详情 参数 说明 规则名称 required-tag-check 规则展示名 资源具有指定的标签 规则描述 指定一个标签，不具有此标签的资源，视为“不合规”。 标签 tag 规则触发方式 配置变更 规则评估的资源类型 支持标签的云服务和资源类型

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从下拉框中选择当前数据操作流的名字。 操作流变量名 如果存在多个数据操作流，可重命名操作流对象的变量名，以避免冲突。 单击图标，运行“删除列”代码框内容。 选择列 如果数据的特征量大，而大多数特征对模型训练无效，可通过“选择列”保留仅对模型训练有意义的特征。 操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标，选择“数据处理

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特征；过低的iv值没有区分性会造成训练资源的浪费，过高的iv值又过于突出可能会过度影响训练出来的模型。 例如这里大数据厂商提供的f4特征iv值是0，说明这个特征对于标签的识别没有区分度，可以不选用；而f0、f2特征的iv值中等，适合作为模型的训练特征。 根据计算得出的iv值，企业

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成分分析的扫描原理是什么，主要识别哪些风险？ 对用户提供的软件包/固件进行全面分析，通过解压获取包中所有待分析文件，基于组件特征识别技术以及各种风险检测规则，获得相关被测对象的组件BOM清单和潜在风险清单。主要包括以下几类： 开源软件风险：检测包中的开源软件风险，如已知漏洞、License合规等。

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PO机会点主要验证哪些环节？ ①重复处理原则： HO以Cloud CRM创建机会点的时间点为准，PO以机会点审核通过的时间点为准，时间更早的为准。应避免PO与HO重复，或者PO与PO重复。 ②有效性处理原则：经过客户负责人与客户交流确认后，如果存在下述任何一个问题，则驳回机会点：

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成分分析的扫描原理是什么，主要识别哪些风险？ 对用户提供的软件包/固件进行全面分析，通过解压获取包中所有待分析文件，基于组件特征识别技术以及各种风险检测规则，获得相关被测对象的组件BOM清单和潜在风险清单。主要包括以下几类： 开源软件风险：检测包中的开源软件风险，如已知漏洞、License合规等。

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而用极少的几个特征来涵盖大部分的数据集信息。主成分分析认为，沿某特征分布的数据的方差越大，则该特征所包含的信息越多，也就是所谓的主成分。适用于线性可分的数据集。 KPCA：基于核函数的主成分分析。KPCA与PCA基本原理相同，只是需要先升维再进行投影，因为有些非线性可分的数据集只有在升维的视角下才线性可分。

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果右侧的参数说明，如表1所示。 表1 特征画像参数说明 参数 说明 设备数 需要检测的KPI对象的数量，如设备或端口的数目。 样本数 训练数据总的样本数。 采样率 采样频率，单位为秒。60的含义为每60秒采样一次。 开始时间 采样的时间跨度。 结束时间 周期 是否有周期的特性，给出评估的值。

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呼叫特征 表1 呼叫特征说明 值 说明 0 普通客户呼叫 1 来自话务员 2 长途客户呼叫 3 CTI收到网络路由实呼后发起的路由 4 国际长途来话 40 预约呼出 41 预占用呼出 42 预连接呼出 43 虚呼入呼出 44 预览呼出 45 回呼请求 51 内部求助 父主题： 附录

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什么是 数据仓库 ？ 随着数据库的大规模应用，使信息行业的数据爆炸式的增长。为了研究数据之间的关系，挖掘数据隐藏的价值，人们越来越多的需要使用联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）进行数据分析，探究一些深层次的关系和信息。但是不同的数据库之

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对数据的归类分析往往涉及到对多张数据库表数据的同时访问， 即需要同时锁住多张可能正在被不同事务更新的表单。这对业务繁忙的数据库系统来说可能是一件非常困难的事情 。 一方面很难把多张表同时锁住，造成复杂查询的时延增加。 另一方面如果锁住了多张表，又会阻挡数据库表单更新的事务，造成业务的延时甚至中断。

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单击“创建”，界面新增“Harddisk”特征工程。 等待特征工程的“环境信息”中的特征工程状态从“创建中”变更为“运行中”，即开发环境创建完成。 单击特征工程“操作”列的图标，进入JupyterLab环境的“Launcher”界面。 在左侧的代码目录中，可以看到系统自动为用户创建的与特征工程同名的算法工程目录

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得超过行为数据的时间范围。 测试数据时间：测试数据起始时间和终止时间，该起始时间和终止时间不得超过行为数据的时间范围。 “RATE” 训练数据占比：生成的结果中，训练集占整个训练集和测试集的比例，默认0.7。 测试数据占比：生成的结果中，训练集占整个训练集和测试集的比例，默认0.3。

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项目ID，获取方法请参考获取项目ID。 instance_id 是 String 实例的ID。 最小长度：1 最大长度：64 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 package_id 是 String 模型包ID。 最小长度：1 最大长度：50 entity_urn

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CCE集群节点中安装kubelet的端口主要有哪些？ CCE集群节点中安装kubelet的端口主要有如下几个： 10250 –port：kubelet服务与API Server通信的端口。 10248 –healthz-port：健康检查服务的端口。 10255 –read-on

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OLAP为使用多维结构为分析提供对数据的快速访问的技术，OLAP 的源数据通常存储在关系数据库的数据仓库中。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。 OLTP也称为面向交易的处理系统，其基本特征是顾客的原始数据可以立即传送到计算中心

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