ELB是否自带防DDoS攻击和Web代码层次安全的功能？ ELB服务不提供DDoS等安全防护功能，防护功能一般配合高防系统来使用； DDoS防护是华为云默认开启的防护，所有公网的入口流量都会被DDos防护。 DDoS高防（Advanced Anti-DDoS，AAD）是基于Ant

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单击实体元模型列表中已创建的实体元模型名称，然后在弹出的页面中添加下一层级实体并保存。 图1 为实体元模型添加下一层级实体 鼠标放至实体元模型列表的层次级别，属性值即为实体元模型的层级。 单击“确定”，完成模型实例创建，返回模型实例列表。 父主题： 实体元模型管理

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注册业务模型和技术模型之间的关系 概述 注册业务模型和技术模型之间的关系是指注册业务模型中的逻辑实体和实体属性，即将资产目录中创建的业务模型和模型采集到的技术模型进行映射关联。将本身不可读的表、字段、API等信息全部转化为带有业务语义的模型，让各个部门、各个系统、各个开发者在用数

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nt。具体服务的Endpoint请参见终端节点。 OBS既需要连通obs.cn-north-1.myhuaweicloud.com，也需要连通目的端 服务器 所在Region的Endpoint。 例如，目的端服务器在华南-广州时，对应的Endpoint如表1所示。 表1 SMS 依赖服务或桶地址

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创建网络安全组 单击VPC网络控制台，找到访问控制-安全组 图1 安全组 单击创建安全组 图2 创建安全组 查看创建的安全组 图3 查看安全组 父主题： VPC&安全组创建

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添加可使用资产的新用户 模型发布成功后，如果模型所有者要新增可使用资产的新用户，则可以在模型详情页添加新用户。 登录AI Gallery，单击右上角“我的Gallery”进入我的Gallery页面。 选择“我的资产 > 模型”，在“我创建的模型”页面找到待修改的“已发布”状态的模型，单击模型页签进入详情页。

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云消费者对云系统中的计算资源有不同程度的控制。与传统IT系统（一个组织控制整个计算资源堆栈和系统的整个生命周期）相比，云提供商和云消费者协作设计、构建、部署和操作基于云的系统。 华为云作为国内进步最快的云厂商，在责任共担模型上也参考了业界最佳实践，并提出了自己的一些理解。如图所示

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暂不支持导入ModelArts中“自动学习”训练的模型。 华为HiLens 只能导入ModelArts中训练的模型文件，不能导入ModelArts的模型。 本地训练模型 导入自定义模型前，需要将自定义的模型上传到OBS服务，非“.om”格式的模型上传文件包含caffe模型文件“.caffemodel”和“

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没有模型的问答和基于标注数据训练了模型的区别 训练模型会将问答进行优化训练得到最佳回答效果，没有模型的问答只是基于标准问和答案匹配结果。 父主题： 智能问答机器人

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获取模型的统计信息 功能介绍 输入指定模型的统计时间区间（开始时间和结束时间），即可获取该模型的统计数据，包含创建实例、删除实例、软删除实例和更新实例的数据。在调用该接口前请确保数据模型具有“系统版本”功能。 URI POST /rdm_{identifier}_app/publ

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更新模型服务的单个属性 功能介绍 更新模型服务的单个属性，目前只支持instance_count(更新模型服务实例数量)，仅运行中、告警、异常状态下的在线服务可以执行该操作。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生

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tShape，用于模型的格式的编译与转换，可以在netron官网进行查看，或者对于模型结构中的输入进行shape的打印，并明确输入的batch。 一般来说，推理时指定的inputShape是和用户的业务及推理场景是紧密相关的，可以通过原始模型推理脚本或者网络模型进行判断。需要把N

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资源变更的消息通知模型 资源变更的消息通知模型 表1 资源变更的消息通知模型 参数 参数类型 描述 notification_type String 消息通知类型。此处的消息通知类型为“ResourceChanged”。 notification_creation_time String

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维度建模是从分析决策的需求出发构建模型，它主要是为分析需求服务，因此它重点关注用户如何更快速地完成需求分析，同时具有较好的大规模复杂查询的响应性能。 多维模型是由数字型度量值组成的一张事实表连接到一组包含描述属性的多张维度表，事实表与维度表通过主/外键实现关联。 典型的维度模型有星形模型，以及在一些特殊场景下使用的雪花模型。

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模型测试 将样例数据中的测试数据集加载至当前学件项目中，进行数据预处理，并基于训练出的模型进行效果验证。 单击界面左下角的“加载数据”，弹出“加载数据”代码框，如图1所示。 需要配置的参数如下所示，其余参数保持默认值即可。 数据集：从下拉框中选择数据集“samples”。 数据集

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特征处理后生成的数据集，对应数据集实例“Train_fail_FE”。 运行超参：模型参数是模型内部的配置变量，参数值可以根据数据自动估算。参数是机器学习的关键，通常从过去的训练数据中总结得出。超参区别于参数，是模型外部的配置，必须手工设置和调整，可用于帮助估算模型参数值。请勾选

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模型管理 模型管理简介 创建模型 模型推理

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模型测试效果会通过表格的形式在下方展示。 第一列内容的含义如下所示： 0.0：标注为0的所有样本。可以理解为标签。 1.0：标注为1的所有样本。可以理解为标签。 macro average：所有标签结果的平均值。 weighted average：所有标签结果的加权平均值。 第一行内容的含义如下所示，即模型优劣的评价指标：

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果而言的。含义为在被预测为正的样本中实际为正样本的概率。 recall：召回率，又被称为查全率，是针对原样本而言的。含义为在实际为正的样本中被预测为正样本的概率。 support：每类标签出现的次数。 模型训练完成后，可以查看归档的模型文件，如模型训练目录说明所示。 模型训练目录说明

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模型管理 单击菜单栏中的“模型管理”，可在“模型管理”界面查看打包好的模型，如图1所示。 图1 模型管理 父主题： 使用模型训练服务快速训练算法模型

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发布模型 逻辑实体创建完成后，必须创建对应的物理实体，才可以发布逻辑模型。 操作步骤 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据开发>数据建模”。 在左侧导航中，单击展开分层，选择一个分层。 在需要发布的逻辑实体对应的“操作”列下，单击>。 在“提示”对话框中单击“确认”。 在“确认”对话框中单击“确定”。

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