该示例的主要功能是基于Tensorflow的分布式架构，利用卷积神经网络（CNN）中的ResNet50模型对随机生成的图像进行训练，每次训练32张图像（batch_size），共训练100次（step），记录每次训练过程中的性能（image/sec）。 apiVersion: "kubeflow.org/v1"

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训练管理 创建算法 查询算法列表 查询算法详情 更新算法 删除算法 获取支持的超参搜索算法 创建训练作业 查询训练作业详情 更新训练作业描述 删除训练作业 终止训练作业 查询训练作业指定任务的日志（预览） 查询训练作业指定任务的日志（OBS链接） 查询训练作业指定任务的运行指标 查询训练作业列表

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虚拟接口 创建虚拟接口 查看虚拟接口 修改虚拟接口 删除虚拟接口 虚拟接口对等体管理

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设置虚拟补丁 此模块包括虚拟补丁和虚拟补丁例外两部分，设置并开启虚拟补丁规则后，会依据内置数据库漏洞特征库信息，对命中策略的攻击进行虚拟补丁拦截防护。虚拟补丁规则例外能防止正常业务运行下误报情况的发生。 操作步骤 使用系统管理员sysadmin账号登录数据库运维管理系统。 在左侧导航栏，选择“策略防护

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药物虚拟筛选 计算机辅助药物虚拟筛选是新药早期研发的重要环节，可根据靶点蛋白和小分子药物的3D结构，计算蛋白与药物之间的结合能量，并且依托云端大算力实现超大规模筛选和成药性分析，从成千上百万的小分子库中快速筛选出与蛋白结合最紧密的候选药物，从而为药物研究和临床试验提供方向。药物虚

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虚拟IP 申请虚拟IP地址 管理虚拟IP地址 为虚拟IP地址绑定实例 为虚拟IP地址绑定弹性公网IP 为虚拟IP地址绑定带宽 父主题： 边缘网络

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project_id String 虚拟IGW的租户id 最小长度：0 最大长度：32 vpc_id String 虚拟IGW的vpcid 最小长度：0 最大长度：64 name String 虚拟IGW的名称 最小长度：0 最大长度：255 created_at String 创建时间

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虚拟接口 虚拟接口是用户本地数据中心通过专线访问VPC的入口，用户创建虚拟接口关联物理连接和虚拟网关，连通用户网关和虚拟网关，实现云下数据中心和云上VPC的互访。 虚拟接口支持静态路由和BGP动态路由协议。在物理专线接入的过程中，您可以使用BGP来实现本地数据中心与虚拟网关之间的

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虚拟网关 创建虚拟网关 查询虚拟网关列表 查询虚拟网关详情 更新虚拟网关信息 删除虚拟网关 父主题： API

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虚拟接口 创建虚拟接口 查询虚拟接口列表 查询虚拟接口详情 更新虚拟接口 删除虚拟接口 创建虚拟接口对等体 更新虚拟接口对等体 删除虚拟接口对应的对等体 执行虚拟接口倒换测试 查询虚拟接口倒换测试记录列表 父主题： API

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隐藏虚拟按键 功能介绍 隐藏云手机虚拟按键。 使用方法 通过更新云手机属性API接口重启手机更新属性，设置手机属性com.cph.mainkeys=1。 约束 0表示不隐藏，1表示隐藏。 重启生效。 父主题： 使用AOSP功能

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更安全：利用AI算法实现对已知和0-day漏洞的精准有效阻断，提升防护水平至99.99%。无需担心供应链攻击威胁，实现真实网络攻防对抗，提升网络安全对抗水平。 更省钱：运维成本降低80%以上，部署简单，无需手动更新规则库，算法减轻运维压力，无需专职运维和攻防知识，降低人员成本，覆盖多种运维场景，实现高效运营模式。

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虚拟药物筛选 创建study 删除study 列举study所有作业 创建study作业 列举study 获取study作业的最值信息 获取生成study作业3D结构的内容 父主题： 项目管理

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String 虚拟IGW的uuid 最小长度：0 最大长度：36 project_id String 虚拟IGW的租户id 最小长度：0 最大长度：32 vpc_id String 虚拟IGW的vpcid 最小长度：0 最大长度：64 name String 虚拟IGW的名称 最小长度：0

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删除虚拟igw 功能介绍 删除虚拟igw 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v3/{project_id}/geip/vpc-igws/{vpc_igw_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 vpc_igw_id 是 String 最小长度：0

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虚拟网关 虚拟网关是物理连接的接入路由器，是实现物理连接访问VPC的逻辑接入网关。虚拟网关与云专线需要直连的VPC绑定，如果用户需要访问多个VPC，则也可通过虚拟网关关联需要访问的VPC网段，通过对等连接或云连接实现访问多个VPC的功能。 一个VPC只能关联一个虚拟网关，多条物理

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虚拟网关 创建虚拟网关 查看虚拟网关 修改虚拟网关 删除虚拟网关

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GP”算法，选取十个超参组合，依次进行模型训练。 图2 超参优化配置 单击“开始训练”，回到代码编辑界面。 可通过单击界面右上角的“训练任务”，查看训练任务状态。如图3所示。 单击训练任务下方的图标，下方会展示模型训练日志、运行结果日志、运行图和Tensorboard窗口。 图3 训练任务 模型训练结束后，单击

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训练模型 特征和算法确定后，可以开始训练模型。 训练模型 单击“模型选择”左下方的“训练模型”。 新增“训练模型”内容，如图1所示。 图1 训练模型 单击“训练模型”代码框左侧的图标，进行模型训练。 模型训练完成后，界面下方展示模型的评估效果。 第一列内容的含义如下所示： 0：标注为0的所有样本。可以理解为标签。

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模型训练 使用特征工程处理后生成的训练集进行模型训练。 创建联邦学习训练任务（简易编辑器） 单击简易编辑器界面右上角的“训练”。 进入“训练任务配置”界面，如图1所示。 图1 训练任务配置 参数说明，如表1所示。 表1 参数配置 区域 参数名称 参数描述 任务说明 任务名称 训练任务的名称。

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模型训练 导入SDK 选择数据 特征画像 模型选择 训练模型 测试模型 开发推理 归档模型 父主题： KPI异常检测学件服务

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