同时存在标准存储类型的对象副本和归档或深度归档存储对象，在恢复对象的保存时间到期后标准存储类型的对象副本会自动删除。 该接口可以恢复指定桶中的归档存储对象。 接口约束 您必须是桶拥有者或拥有恢复归档或深度归档存储对象的权限，才能恢复归档或深度归档存储对象。建议使用IAM或桶策略进

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使用AutoGenome镜像 AutoGenome是Notebook镜像，利用AutoML等技术帮助科研工作者在基因组学数据上端到端实现深度学习网络搜索，训练，评估，预测和解释的工具包。 使用AutoGenome镜像的详细步骤如下所示： 步骤1：订阅镜像 步骤2：创建Notebook

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现出超高水平AI。人工智能应用在其中起到了不可替代的作用。 游戏智能体通常采用深度强化学习方法，从0开始，通过与环境的交互和试错，学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型，主要包含如下步骤： 通过GPU分析场景特征（自己，视野内队友，敌人，小地图等）输入状态信息（Learner）。

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仅支持 CS V格式，数据条数支持100-50000条，文件不大于5MB。 组织共享 如果关闭，则该模型只能自己使用。 如果开启组织共享，则其他子用户也可以使用您的模型做分析。 默认为关闭。 单击“确定”。 每人最多可以创建100个模型，每次使用模型时，最多可以使用10个。 查看模型列表 在AI模型页签下支持

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，打造出具有深度语义理解与生成能力的人工智能大语言模型。可进行对话互动、回答问题、协助创作。 华为云盘古大模型，以下功能支持API调用。 表1 API清单 API 功能 NLP-文本补全 给定一个提示和一些参数，模型会根据这些信息生成一个或多个预测的补全。它可以用来做文本生成、自动写作、代码补全等任务。

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创建并提交。 步骤二：根因定位与排期修复 开发人员接到问题单后需要对其进行根因定位和排期修复。 步骤三：回归测试与验收缺陷 开发人员将问题单修复完成后，测试人员需要对其进行回归测试，缺陷单创建人需要对其进行验收。 准备工作 在进行具体的任务操作前，您需要完成以下准备工作。 项目负

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，基于数据识别引擎，对其储存结构化数据（RDS）和非结构化数据（OBS）进行扫描、分类、分级，解决数据“盲点”，以此做进一步安全防护。 用户异常行为分析 通过深度行为识别引擎，建立用户行为基线，实现基线外异常操作实时告警，行为操作实时查询，行为轨迹可视化，风险事件关联识别，针对风

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ValueRange object 区间上下限，仅回归型存在。 description String 模型描述信息。 表7 ValueRange 参数 参数类型 描述 lower Float 区间下限，仅回归型存在。 upper Float 区间上限，仅回归型存在。 表8 FailedReasonRecord

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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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Windows主机进行深度采集后磁盘信息为空或磁盘信息错误 问题描述 在对Windows主机进行主机深度采集后，查看磁盘信息为空或磁盘信息显示乱码。 问题分析 出现该问题可能是因为该Windows主机的区域设置和显示语言不一致，从而导致采集磁盘信息失败。 解决方法 您可以按照以下步骤进行排查和解决：

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最小长度：1 最大长度：128 表7 ValueRange 参数 参数类型 描述 lower Float 区间下限，仅回归型存在。 upper Float 区间上限，仅回归型存在。 表8 ModelMetric 参数 参数类型 描述 name String 评估指标的名称。 最小长度：1

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问题2：访问容器目录时提示Permission denied 由于在容器中没有相应目录的权限，会导致访问时提示Permission denied。可以在宿主机中对相关目录做权限放开，执行命令如下。 chmod 777 -R ${dir} 问题3：训练过程报错：ImportError: This modeling

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ValueRange object 区间上下限，仅回归型存在。 description String 模型描述信息。 表11 ValueRange 参数 参数类型 描述 lower Float 区间下限，仅回归型存在。 upper Float 区间上限，仅回归型存在。 表12 ClusterJobRsp

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1级 基本功能验证，可用于继承特性的基本功能验证、迭代验收前的基本功能验证等，占比20%左右。 3 2级 重要特性验证，可用于测试版本（非回归版本）中功能测试，占比60%左右。 4 3级 一般功能/非重要功能验证，包括对基本/重要功能的异常测试，占比10%～15%左右。 5 4级

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依据、风险级别，以及风险应对建议。风险并不意味着质量不达标，对风险的处理策略，取决于风险发生概率和发生后的损失估计，如果两者乘积很低，可以做风险接纳。 风险是主要干系人判断产品质量整体情况以及是否具备发布条件的重要依据，一定要填写，而且要逻辑严密。 质量评价和发布建议 根据公司或

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自定义针对响应结果的校验，使请求成功的检查点更准确。 针对每个用户的请求，支持用户配置检查点，在获取到响应报文后针对响应码、头域及响应body内容做结果检验，只有条件匹配后才认为是正常响应。 测试任务模型自定义，支持复杂场景测试 通过多种用例步骤和压力模型的灵活组合，可以帮助用户测试在多操作场景并发下的应用性能表现。

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缺陷全生命周期管理的流程如下： 测试人员发现缺陷并提交缺陷单。 缺陷责任人定位缺陷产生的原因，并根据版本计划及时修复。 测试人员根据最新实现功能回归测试缺陷单，并验收。 项目经理可以查看缺陷的度量数据。 缺陷责任人可根据项目实际情况对缺陷单的关联项进行追溯。 介绍视频 父主题： 功能特性

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深度采集失败，失败原因：源端winrm服务没开启或IP无法连通或端口不通 问题描述 进行主机深度采集时，采集失败，提示：源端winrm服务没开启或IP无法连通或端口不通。 问题分析 可能导致该问题的原因如下： 源端主机的IP或端口异常。 如果源端为Windows主机，可能未开启WinRM服务。

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特征工程常用于对原始数据进行特征挖掘的处理，形成的结果用于排序策略的训练。 排序策略 排序策略利用CTR预估或综合性计算的算法给候选集做打分。 在线服务 在线服务应用于做线上推荐，每个服务之间是独立的。即根据不同的离线计算得到的候选集以及相关参数，提供不同的推荐服务。 推荐引擎 以推荐为业务

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而提前发现系统风险、提升测试质量、完善风险预案、加强监控告警、提升故障应急效率等方面做到故障发生前有效预防，故障发生时及时应对，故障恢复后回归验证。基于故障本身打造分布式系统韧性，持续提升软件质量，增强团队对软件生产运行的信心，减少业务运行中出现类似问题。 为了保证测试的有效性，测试环境需要与生产环境保持一致。

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接混淆。 深度检测 深度反逃逸识别（支持同形字符混淆、通配符变形的命令注入、UTF7、Data URI Scheme等的防护）。 header全检测 支持对请求里header中所有字段进行攻击检测。 Shiro解密检测 支持对Cookie中的rememberMe内容做AES，Base64解密后再检测。

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