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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发能力 提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 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

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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高危场景进行智能检测。通过SVM、随机森林、神经网络等算法实现对隧道 域名 、DGA域名以及异常行为的智能检测。 AI引擎检测保持模型对真实数据的学习，保证数据对模型的反复验证和人工审查，精准

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* as bp from "bp"; //......（其他代码） const client = bp.newInstanceClient(); client.start(BPM名称, BPM版本号, BPM中定义的变量); 脚本样例如下： import * as bp from

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如何提高RDS数据库的查询速度 可以参考如下建议： 如果产生了慢日志，可以通过查看慢日志来确定是否存在运行缓慢的SQL查询，以及各个查询的性能特征，从而定位查询运行缓慢的原因。查询RDS for MariaDB日志，请参见查看或下载慢日志。 查看云数据库RDS的CPU使用率指标，协助定位问题。具体请参见查看监控指标。

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* as bp from "bp"; //......（其他代码） const client = bp.newInstanceClient(); client.start(工作流名称, 工作流版本号, 工作流中定义的变量); 脚本样例如下： import * as bp from

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COST01-02 规划IT治理体系，提高管理效率 风险等级 高 关键策略 实施与您的组织对应的IT治理结构。这有助于在整个组织内分摊和管理成本。随着经营范围和规模的不断扩张，不断建立子公司、分公司，大部门也逐步拆分成多个小部门，组织结构的层级也就越来越多。企业的IT治理架构也会

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配置简单，一键全网扫描。可自定义扫描事件，分类管理资产安全，让运维工作更简单，风险状况更清晰了然。 高效准确 采用Web2.0智能爬虫技术，内部验证机制不断自测和优化，提高检测准确率。 时刻关注业界紧急CVE爆发漏洞情况，自动扫描，快速了解资产安全风险。 快速排查用户软件包/固件中的开源软件、安全配置等风险。 报告全面

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认证相关 个人用户能使用消息&短信服务吗？ BP账户能使用消息&短信服务吗？ IAM用户能使用消息&短信服务吗？ 合作伙伴账号能使用短信服务吗？ 消息&短信服务是否支持海外站点接入？ 短信服务接入是否支持IP白名单？如何配置？

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字段类型 在“框选识别区”页面，可以给每个字段指定字段类型来提高识别准确率，或是将 文字识别 结果处理成业务需要的格式。勾选字段类型后，后台会对文字识别结果进行相应的处理后再输出。每个识别区可选择多个字段类型，多个字段类型会按照勾选顺序执行。自定义OCR控制台提供了默认字段类型和自定义字段类型两种功能。

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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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使用ConfigMap和Secret提高配置灵活性 ConfigMap Secret

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涉黄、涉暴、广告等违规内容，提高平台内容治理质量和效率。 内容审核 -音频流 精准识别多场景下色情、辱骂、广告等违规内容，防御内容风险，提高音频流的审核效率，提升用户体验。 内容审核-视频 流 精准识别各类色情、暴恐、垃圾广告等违规内容，防御内容风险，提高视频流的审核效率，降低业务违规风险。

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配置HDFS客户端元数据缓存提高读取性能 操作场景 通过使用客户端缓存元数据块的位置来提高HDFS读取性能。 此功能仅用于读取不经常修改的文件。因为在 服务器 端由某些其他客户端完成的数据修改，对于高速缓存的客户端将是不可见的，这可能导致从缓存中拿到的元数据是过期的。 本章节适用于 MRS

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提高RDS for MySQL数据库查询速度的方法 可以参考如下建议： 如果产生了慢日志，可以通过查看慢日志来确定是否存在运行缓慢的SQL查询，以及各个查询的性能特征，从而定位查询运行缓慢的原因。查询RDS for MySQL日志，请参见查看或下载慢日志。 查看云数据库RDS实例

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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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。 图1 资源集中处理 快速标识迁移资源 对于存在大量资源迁移需求的用户，可通过标签管理服务的预定义标签，以及标签的导入、导出功能，提高迁移的准确率和效率，降低了重复设置标签过程中的潜在风险。 创建预定义标签：用户可以在迁移资源之前在TMS中创建预定义标签，在资源迁入后直接进行关联。

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killed by signal: Killed BP” 问题现象 训练作业日志运行出现如下报错：Runtimeerror: Dataloader worker (pid 46212 ) is killed by signal: Killed BP。 原因分析 由于batch size过大，导致Dataloader进程退出。

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请求示例 按条件查询BPM的实例。 GET https://AstroZero域名/u-route/baas/bp/v2.0/metadata/definitions?name=BP&active=false 响应示例 { "resCode": "0", "resMsg":

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155:40214 [Receiving block BP-1287143557-192.168.199.6-1500707719940:blk_1074269754_528941 with io weight 10] | opWriteBlock BP-1287143557-192.168.199

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配置HDFS客户端元数据缓存提高读取性能 操作场景 通过使用客户端缓存元数据块的位置来提高HDFS读取性能。 此功能仅用于读取不经常修改的文件。因为在服务器端由某些其他客户端完成的数据修改，对于高速缓存的客户端将是不可见的，这可能导致从缓存中拿到的元数据是过期的。 本章节适用于MRS

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