模型训练工程描述 超参优化服务的描述信息，支持通过单击“”重新编辑。 创建训练任务，详细请参考模型训练。 删除训练任务。 切换到其他的训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务的模型训练页面中。 模型训练运行环境信息查看和配置。 新建训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务。 2（模型训练任务）

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概要 本章节主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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挖掘数据特性，创新算法架构 在算法方面，分析DNS 域名 格式特点，创新的结合BERT思想构造三通道CNN模型，相比传统直接将域名输入到神经网络的方法具有更好的检测效果，在业界内较先采用。 多模型协同检测，准确识别威胁 威胁检测服务 除威胁情报和规则基线检测外，还提供4类基于AI智能引

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方法追踪 方法追踪是对某个类的某个方法进行动态埋点，当这个类的方法被调用时，APM采集探针会按照您配置的方法追踪规则对方法的调用数据进行采集，并将调用数据展现在调用链页面中。方法追踪主要用来帮助应用的开发人员在线定位方法级性能问题。 APM对三方开源组件发布的API进行埋点，但没

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通用方法 相关类 com.huawei.wienerchain.SdkClient SdkClient对象包含获取服务节点、获取各种类型的消息构造器及交易ID等方法，基于SDK开发时，必须先构造该对象。 初始化SDK客户端 基于标准配置文件模板初始化SDK。 调用方法 public

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通用方法 相关类 GatewayClient对象包含获取服务节点、获取各种类型的消息构造器及交易ID等方法，基于SDK开发时，必须先构造该对象。 client.GatewayClient BsClient对象包含富媒体文件上链、下载、操作记录查询等方法，使用 区块链 富媒体存储相关功能时，必须先构造该对象。

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1. 创建客户端 方法描述： static DcClient CreateFromEnv(); 方法功能： 根据环境变量创建客户端，返回客户端实例。 2. 打开客户端 方法描述： void Open(); 方法功能： 打开客户端，使用客户端其他功能前必须先调用该方法，才能正常收发消息。

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测试方法 总体流程 创建 弹性云服务器 E CS 和 数据仓库 GaussDB(DWS) 构建TPC-H&TPC-DS使用数据 建表与数据导入 执行查询与结果收集

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测试方法 本章提供 GaussDB使用 BenchmarkSQL进行性能测试的方法和测试数据报告。 BenchmarkSQL，一个JDBC基准测试工具，内嵌了TPC-C测试脚本，支持很多数据库，如PostgreSQL、Oracle和Mysql等。 TPC-C是专门针对联机交易处理系统

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提取方法 此重构允许您将任意代码片段移动到单独的方法中，并将其替换为对此新创建的方法的调用。这与内联方法相反。 执行重构 在代码编辑器中，选择要提取到新方法的代码片段。 在主菜单或编辑器上下文菜单中，选择Refactor>Extract Method，或按“Ctrl+Shift+Alt+M”。

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排查方法 本章节内容主要指导您：排查主机是否被作为UDP反射攻击的“放大器”利用。 使用root账户登录 服务器 。 本例中，该服务器正常运行情况下每秒发送10个长度为800Byte的UDP数据包。 执行以下命令，查看当前的网络连接与进程。 netstat -anput 分析当前的网

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测试方法 本章节基于GeminiDB HBase接口，进行性能测试，具体包括测试环境、测试步骤、以及测试模型。 测试环境 区域：华北-北京四。 可用区：可用区1。 弹性 云服务器 （Elastic Cloud Server，简称ECS）：规格选择h3.4xlarge.2，16U32GB，操作系统镜像使用CentOS

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测试方法 云数据库 TaurusDB是最新一代企业级高扩展海量存储云原生数据库，完全兼容MySQL。采用计算存储分离架构，128TB的海量存储，数据0丢失，既拥有商业数据库的高可用和性能，又具备开源低成本效益。 测试环境 TaurusDB测试环境如下： 区域：华北-北京四。 可用分区：多可用区。

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配置方法 媒体直播支持配置并开启HTTPS安全加速，保障您的媒体直播数据在传输过程中受到加密保护。 背景信息 强制跳转HTTPS：配置HTTPS后，开启强制跳转HTTPS，若用户发起HTTP请求，服务端会返回302重定向响应，原来的HTTP请求将会被强制重定向为HTTPS请求。

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训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题： 实施步骤

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训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题： 实施步骤

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模型训练 > 超参优化”。 界面新增“超参优化配置”代码框。“超参优化配置”如图7所示。 图7 超参优化配置 超参优化配置参数含义如表2所示。 表2 超参优化配置参数说明 参数 参数说明 迭代次数 超参优化任务的最小迭代次数。 优化目标 超参优化任务的目标，在训练算法中进行定义，支持“max”和“min”两个目标。

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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，精准制定预过滤和后处理逻辑，结合先验知识，模型达成零误报。同时，以阶段性检测结果为输入，通过模型重训练和依赖文件定期更新持续优化模型，提升模型告警准确率。

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min_samples_split：勾选“超参优化”，INT类型，依次输入“2”和“20”。 max_features：勾选“超参优化”，FLOAT类型，依次输入“0”和“1”。 优化方法：选择优化方法“贝叶斯优化 - GP”和优化目标“最大值”。 终止条件：配置超参优化终止的条件。设置“迭代次数”为“10”，即使用“贝叶斯优化

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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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离线排序作业名称（在线训练任务需要提供此参数）。 update_interval Integer 更新周期（在线训练任务需要提供此参数）。 optimizer Optimizer object 优化器（在线训练任务需要提供此参数）。 flows Flow object 在线流程（在线训练任务需要提供此参数）。

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