联分析等方法，对威胁事件进行取证分析。 攻击可视化：通过EDR（Endpoint Detection and Response，端点侦测与回归）数字化建模、溯源推理算法，实现攻击可视化，精准还原威胁攻击链路。 父主题： 方案概述

查看更多 →

表2 训练相关概念说明 概念名 说明 温度系数 温度系数（temperature）控制生成语言模型中生成文本的随机性和创造性，调整模型的softmax输出层中预测词的概率。其值越大，则预测词的概率的方差减小，即很多词被选择的可能性增大，利于文本多样化。 多样性与一致性 多样性和一致性是评估LLM生成语言的两个重要方面。

查看更多 →

描述：返回输入值的线性回归截距。y是从属值。x是独立值。 select regr_intercept(y,x) from (values (1,5),(2,6),(3,7),(4,8)) as t(x,y);-- 4.0 regr_slope(y, x) 描述：返回输入值的线性回归斜率。y是从属值。x是独立值。

查看更多 →

obs请求时返回低频存储类型对象个数 默认取值： 无 coldSize long 参数解释： obs请求时返回归档存储类型存量大小 默认取值： 无 coldObjectNumber int 参数解释： obs请求时返回归档存储类型对象个数 默认取值： 无 deepArchiveSize long 参数解释：

查看更多 →

activation='relu')) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(units=10, activation='softmax')) # 定义优化器，损失函数等 model.compile(optimizer='adam', lo

查看更多 →

提供性能测试的云应用服务，具备强大的分布式压测能力。通过CodeArts PerfTest，可以将性能压测本身的工作持续简化，将更多的精力回归到关注业务和性能问题本身，同时降低成本、提升稳定性、优化用户体验，帮助企业提升商业价值。 解决方案工作台集成了PerfTest性能测试框架

查看更多 →

L0：最基本的功能验证。 L1：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。 L2：重要特性验证，可用于测试版本（非回归版本）中功能测试。 L3：一般功能/非重要功能验证，包括对基本/重要功能的异常测试。 L4：非常特殊输入、场景、阈值条件的用例。 用例描述

查看更多 →

dOnlyAccess）。 目的端桶需要的权限包括：列举桶，获取桶位置，列举对象，获取对象元数据，获取对象内容，上传对象，列举已上传段，取回归档存储对象。 迁移步骤 创建迁移任务组 图2 迁移任务组 选择源端/目的端页面 图3 选择源端/目的端页面 设置任务组参数 图4 设置任务组参数

查看更多 →

label:', labels[output_prob.argmax()] # sort top five predictions from softmax output top_inds = output_prob.argsort()[::-1][:5] # reverse sort and

查看更多 →

algorithm_type 否 String 纵向联邦算法类型枚举值。XG_BOOST，LIGHT_BGM， LOG ISTIC_REGRESSION（逻辑回归），NEURAL_NETWORK，FIBINET 枚举值： XG_BOOST LIGHT_BGM job_type 是 String 作业

查看更多 →

注提供差异化服务。本次项目实现分销、零售、电商等现有的基础业务，同时支持未来业务的快速扩展性，形成统一的数据归集，以数据驱动业务，从业务又回归数据，从而形成更适合的业务决策，引导消费体验场景。为此，跟百胜软件达成合作，通过百胜E3+企业中台系统对现有系统进行升级和集成，搭建技术中

查看更多 →

缺陷处理流程和注意事项 产品缺陷处理不仅仅是测试提单，开发修复。缺陷问题单应该清晰、全面、可追溯，处理流程包含发现、重现、确认、修复、自验证、回归测试、关闭等环节。 开发、测试的协作问题 产品测试过程中，测试人员会记录缺陷问题单，转给开发人员处理，跟踪问题处理和闭环关闭。缺陷单是开发

查看更多 →

限获取。 目的端桶权限获取 目的端桶需要的权限包括：列举桶，获取桶位置，列举对象，获取对象元数据，获取对象内容，上传对象，列举已上传段，取回归档存储对象。获取方式参见目的端桶权限获取。

查看更多 →

为例，默认为快速恢复 Tier: obs.enums.RestoreTierExpedited }; // 取回归档对象 const result = await obsClient.restoreObject(params); if (result

查看更多 →

dtype=np.float32) img = img[np.newaxis, :, :, :] return img def softmax(x): x = np.array(x) orig_shape = x.shape if len(x.shape)

查看更多 →

切分点数量 定义每个特征切分点的数量，数量越多，准确率越高，计算时间越长。取值范围为5~10的整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值。 逻辑回归/FiBiNET 学习率 控制权重更新的幅度，影响训练收敛速度和模型精度，取值范围为0~1。 迭代次数 完成全部样本训练的次数，取值为正整数。

查看更多 →

Regression (LR) LR算法是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。LR算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0,1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。 表1 逻辑斯蒂回归参数说明 参数名称 说明 名称 自定义

查看更多 →

组合的复杂场景测试，测试完成后会为您提供专业的测试报告呈现您的服务质量。 通过性能测试服务，希望将性能压测本身的工作持续简化，将更多的精力回归到关注业务和性能问题本身，同时降低成本、提升稳定性、优化用户体验，帮助企业提升商业价值。 图1 性能测试 产品功能 性能测试服务提供了HT

查看更多 →

源分布等。应用缺陷正交分析、四象限缺陷分析等。 测试执行情况统计：统计设计的各类测试用例数量和比例、执行测试用例数量、测试用例执行通过率、回归测试次数，测试执行人力投入和测试执行周期等。 测试充分性和测试能力统计：统计需求和功能特性覆盖情况，测试执行完成率、代码测试覆盖率、测试自动化率、测试用例缺陷命中率等。

查看更多 →

无限制 【量化工具支持】 是 35 Softmax 归一化逻辑函数 【输入】 1个输入 【参数】 engine：可选，取值：DEFAULT=0，CAFFE=1，CUDNN=2 axis：可选，类型：int32，默认为1；表示沿哪个axis作softmax 【约束】 输入4维时可以针对每一维做softmax：

查看更多 →

取方式参见源端桶权限获取。 目的端桶需要的权限包括：列举桶，获取桶位置，列举对象，获取对象元数据，获取对象内容，上传对象，列举已上传段，取回归档存储对象。获取方式参见目的端桶权限获取。 已在OBS服务中创建桶。 操作步骤 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，在下拉框中选择区域。

查看更多 →