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获取构建记录的有向无环图(待下线) 功能介绍 获取构建记录的有向无环图(待下线) 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v3/{build_flow_record_id}/flow-graph 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 build_flow_record_id

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Theano 作为后端运行，导入来自Keras的神经网络模型，可以借此导入Theano、Tensorflow、Caffe、CNTK等主流学习框架的模型。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 -- 图像分类， 返回预测图像分类的类别id DL_IMAGE_MAX_PREDICTION_INDEX(field_name

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Theano 作为后端运行，导入来自Keras的神经网络模型，可以借此导入Theano、Tensorflow、Caffe、CNTK等主流学习框架的模型。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 -- 图像分类， 返回预测图像分类的类别id DL_IMAGE_MAX_PREDICTION_INDEX(field_name

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标准策略、极速策略和深度策略有哪些区别？ 漏洞管理服务提供支持以下3种网站扫描模式： “极速策略”：扫描的网站URL数量有限且漏洞管理服务会开启耗时较短的扫描插件进行扫描。 “深度策略”：扫描的网站URL数量不限且漏洞管理服务会开启所有的扫描插件进行耗时较长的遍历扫描。 “标准策略

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如何在Redis中查找匹配的Key和遍历所有Key？ 查找匹配Key 在大Key和热Key分析中，不支持按照指定格式分析，如果需要查找指定前缀或者后缀格式的Key，您可以使用scan命令，根据指定格式进行匹配查找。 例如，需要查找Redis实例中包含a关键字的Key，可以使用Redis-cli工具，执行以下命令：

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行结果将在画布上展示，该算法下使用单滑块播放。例如图2和图3所示，动态图数据会随着时间呈现递增的效果。 图2 运行结果展示1 图3 运行结果展示2 父主题： 动态图

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安装文件并选定测试机型套餐，即可自动完成移动兼容性测试，检测问题并监控性能指标，生成包含图片和日志的详细报告，帮助定位和快速分析问题。 操作流程 介绍进入“ 移动应用测试 ”服务后，移动应用测试的基本使用流程。 流程说明如下： 流程 说明 登录移动应用测试（略） 如果已经登录“移动应用测试”首页，该步骤可略。

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输入参数 该执行动作无输出参数。 输出参数 该执行动作无输出参数。 条件判断 用户选择条件判断后，侧边栏会展示该动作包含的参数，同时画布上会展示两条分支，以下图为例： 用户首先需要填写判断条件的相关参数，包括： 选择满足条件（全部满足/任意一项满足） 输入待判断的参数 选择判断条件

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输入参数 该执行动作无输出参数。 输出参数 该执行动作无输出参数。 条件判断 用户选择条件判断后，侧边栏会展示该动作包含的参数，同时画布上会展示两条分支，以下图为例： 用户首先需要填写判断条件的相关参数，包括： 选择满足条件（全部满足/任意一项满足） 输入待判断的参数 选择判断条件

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数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采集图片过程中引入的重复图片、相似图片等问题；在一批输入旧模型的推理数据中，通过内置规则的数据选择可以进一步提升旧模型精度。 数据增强： 数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应

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到“出参”中。 图11 配置服务编排的入参、出参 编排该服务主要使用了“赋值”、“循环”、“跳出循环”和“决策”四种图元，按照下图将相关图元拖拽到画布中对应位置。 图12 拖拽图元 配置“循环”图元。 单击画布中的“循环”图元Loop0，在“基本信息”页面中配置图元标签为“循环呼

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流程编排”，单击增加一个简单流程。 单击流程变量区域后的+，在弹出窗口中填写变量名称和数据类型。 图1 需添加的流程变量 图2 流程编排示例（逻辑循环图元） 走inLoop条件分支的机器人回复图元，遍历FLOW.list输出里面的值。 走outLoop条件分支的机器人回复图元输出FLOW.out，提示循环结束。

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流程编排”，单击增加一个简单流程。 单击流程变量区域后的+，在弹出窗口中填写变量名称和数据类型。 图1 需添加的流程变量 图2 流程编排示例（逻辑循环图元） 走inLoop条件分支的机器人回复图元，遍历FLOW.list输出里面的值。 走outLoop条件分支的机器人回复图元输出FLOW.out，提示循环结束。

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单击目标策略名称，进入目标策略的防护配置页面。 选择“Web基础防护”配置框，用户可根据自己的需要开启或关闭Web基础防护策略。 ：开启状态。 ：关闭状态。 选择“防护配置”页签，根据您的业务场景，开启合适的防护功能，检测项说明如表2所示。 图1 Web基础防护 防护动作设置。

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动态分析时间边界的开始时间。 end 是 Date或Integer 动态分析时间边界的结束时间。 time_props 是 Object 动态分析的时间属性定义。 表4 time_props参数说明 参数 是否必选 类型 说明 stime 是 String 动态图开始时间的属性名称。 etime

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别的对象。归档存储或深度归档存储对象恢复完成时，对象的恢复状态显示“已恢复”，生成的标准存储类型的对象副本不会在桶中展示。 在恢复的有效期内，会同时收取这份数据在标准存储和归档存储或深度归档存储中的存储费用。恢复有效期到期后标准存储类别的对象副本会自动删除。 开启多版本控制功能后

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恢复信息的容器。 约束限制： 无 取值范围： 无 默认取值： 无 Days Integer 是 参数解释： 恢复对象后，会生成一个对象的标准存储副本，此参数指定恢复有效期，即标准存储副本的保存时间。 约束限制： 无 取值范围： [1, 30]，单位：天。 默认取值： 无 RestoreJob

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earch集群发送查询请求的流程。图中的P表示主分片Primary，R表示副本分片Replica，主副分片在数据节点Node里是随机分配的，但是不能在同一个节点里。 客户端向Node1发送查询请求，此时Node1为协调节点。 节点Node1根据查询请求的索引以及其分片分布，进行分

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gbdt编码模型训练 概述 利用训练好的gbdt分类模型对输入的特征进行离散化处理。对每棵树的叶子节点进行编码，预测的时候遍历到叶子节点对应位置的编码为1，该树其余节点的编码为0。该节点主要用于生产gbdt的分类模型，并存储到输入参数对应的位置上。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs

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超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错： RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度，导致训练失败。

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网站”页签，单击对应的网站信息“操作”列的“扫描”，页面右侧弹出“创建任务”窗口。 用户可以同时扫描多个网站。勾选多个网站后，单击列表左上方的“批量扫描”，在页面右侧弹出的“创建任务”窗口中单击“确认”，即可批量扫描网站。 请根据表1进行扫描设置，设置后如图1所示。 图1 创建扫描任务

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