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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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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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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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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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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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 -anpt 分析当前的网络

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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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测试方法 云数据库 GaussDB(for MySQL)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 GaussDB(for MySQL)测试环境如下：

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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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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 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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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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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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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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建实时预测作业。 实时预测作业必须选择训练FiBiNet模型的参与方计算节点发布的数据集。 创建训练模型时参数必须有"save_format": "SAVED_MODEL"。 创建联邦预测作业 实时预测作业在本地运行，目前仅支持深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。

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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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相关操作 分布式训练调测具体的代码适配操作过程和代码示例请参见分布式调测适配及代码示例章节。 文档还针对Resnet18在cifar10数据集上的分类任务，给出了分布式训练改造(DDP)的完整代码示例，供用户学习参考，具体请参见分布式训练完整代码示例。 父主题： 分布式训练

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创建可用的数据集，或者您已将用于训练的数据集上传至OBS目录。 请准备好训练脚本，并上传至OBS目录。训练脚本开发指导参见开发自定义脚本。 在训练代码中，用户需打印搜索指标参数。 已在OBS创建至少1个空的文件夹，用于存储训练输出的内容。 由于训练作业运行需消耗资源，确保账户未欠费。

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常用调试方法 调试工具 调试方法 父主题： WebARSDK使用手册

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