图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。 主体识别 利用后台算法来检测图像中的主体内容，识别主体内容的坐标信息。 图2 主体识别示例图 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄，还是经过二次

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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

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二次开发 通过CrownCAD二次开发，用户可以自动化执行任务，完成手动交互式建模难以实现的复杂操作；引入数学函数和几何运算，支持更精确的线条拟合；参数式生成模型，将程序做成带输入的命令，分享给平台其他用户使用；灵活组织API，实现系统默认未提供的建模功能；还可以通过查询命令，了解探索内核工作机制。

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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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“多层感知机分类”节点可用于建立一个基于前馈人工神经网络的分类模型。 前馈人工神经网络采用一种单向多层结构。其中每一层包含若干个神经元，同一层的神经元之间没有互相连接，层间信息的传送只沿一个方向进行。其中第一层称为输入层。最后一层为输出层，中间为隐层。K+1层前馈神经网络矩阵形式如下表示，其中X为特

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更多时延指标，如RPO、RTO等。 时延 = 源库当前系统时间 - 成功同步到目标库的最新一个事务在源库的提交成功时间。 一个事务同步的完整过程如下： 源端数据库的抽取； 经过网络的传输； 由DRS进行日志解析； 最终在目标数据库上的执行完成。 这样完成了事务从源到目标的同步，时

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p和Overhead默认为1GB，内存主要给Heap和Network。 状态计算提升性能的资源优化 SQL逻辑包含较多join、卷积计算等操作。主要调优状态后端性能、vCore、Manage Memory。 例如作业做三表多表关联，性能要求高，单个TaskManage增加额外的6

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产品优势 识别准确率高 采用最新一代 语音识别 技术，基于深度神经网络（Deep Neural Networks，简称DNN）技术，大大提高了抗噪性能，使识别准确率显著提升。 识别速度快 把语言模型、词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络，同时在工程上进行了大量的优化，大幅提升解码速度，使识别速度在业内处于领先地位。

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介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、语音识别、 机器翻译 编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作 本

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型参数根据给定的取值列表进行随机采样。 重要型采样 重要性采样是在优化目标边界附近进行采样，利用上一次泛化场景仿真后得到的评测分数进行训练拟合，找到边界后不断在边界附近进行采样。 图3 重要型采样 采样结果 如下图1和图2所示，对于某个逻辑场景进行拉丁超立方和蒙特卡洛采样，参数都是符合随机特性，但采样得到的值不相同。

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型参数根据给定的取值列表进行随机采样。 重要型采样 重要性采样是在优化目标边界附近进行采样，利用上一次泛化场景仿真后得到的评测分数进行训练拟合，找到边界后不断在边界附近进行采样。 图3 重要型采样 采样结果 如下图1和图2所示，对于某个逻辑场景进行拉丁超立方和蒙特卡洛采样，参数都是符合随机特性，但采样得到的值不相同。

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提升用户转化率成为企业的难题。 解决方案 AOM提供应用体验管理能力，实时分析应用事务从用户请求、 服务器 到数据库，再到服务器、用户请求的完整过程，实时感知用户对应用的满意度，帮助您全面了解用户体验状况。对于用户体验差的事务，通过拓扑和调用链完成事务问题定位。 通过前端性能监控，提

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设计统计逻辑（即计算逻辑），不需要重复开发，从而提升了开发效率，也保证了统计结果的一致性。 衍生指标 衍生指标是原子指标通过添加限定、维度卷积而成，限定、维度均来源于原子指标中的属性。 衍生指标=原子指标+统计维度+时间限定+通用限定。 复合指标 复合指标是由一个或多个衍生指标叠

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案。 华为云提供两步切换至HCE OS操作系统实践，本实践带您体验从CentOS迁移到Huawei Cloud EulerOS 2.0的完整过程，开发者可直接体验兼容评估和迁移能力评估。 联系我们 华为云专业的服务团队，致力于为您提供专业的售前购买、咨询服务，及完善的售后技术服务，欢迎联系我们。

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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。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测

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恢复。 如果不再产生告警，则此告警问题解决。 如果继续产生告警，则请执行步骤3。 执行set cpu-usage threshold命令调整过载门限值，检查告警是否恢复。 如果不再产生告警，则此告警问题解决。 如果继续产生告警，则请执行步骤4. 请收集告警信息、日志信息和配置信息，联系技术工程师进行处理。

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批量预测作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 创建联邦预测作业 批量预测作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法、深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测

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C及子网、弹性负载均衡ELB、 弹性云服务器 E CS 、 对象存储服务 OBS、分布式消息服务Kafka、 数据湖探索 DLI和 数据仓库 服务DWS 调优表 调优表实践 在本实践中，您将学习如何优化表的设计。您首先不指定存储方式，分布键、分布方式和压缩方式创建表，然后为这些表加载测试数据并测试系

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纵向联邦算法类型枚举。XG_BOOSTXGBoost，LIGHT_BGMLightGBM， LOG ISTIC_REGRESSION逻辑回归，NEURAL_NETWORK神经网络，FIBINETFIBINET 枚举值： FIBINET LIGHT_BGM LOGISTIC_REGRESSION NEURAL_NETWORK

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本节介绍用户如何在项目空间中管理计划。 选择了“计划管理”应用时展示，可配置。 背景信息 活动关联了作业计划时，活动的实际工作量由作业计划工作量卷积；活动关联了目标时，目标的实际工作量由关联的活动工作量卷积；活动关联里程碑时，如果里程碑的计划完成时间为空，将所关联活动的计划完成时间赋值给里程碑计划完成时间；如果不为空，保持里程碑中配置的时间。

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总耗时=阶段①耗时+阶段②耗时+阶段③耗时+阶段④耗时 业务中断时长= 业务停机->进行最后一次增量备份->上传OBS->创建DRS任务恢复 下面将以一个示例说明备份迁移的完整过程的耗时，可以帮助您提前预估迁移时间，实际的耗时与用户端的网络，数据库配置等情况有关，需以实际情况为准，表格数据仅供参考。 示例： 表2 备份迁移示例

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