"/opt/tf-benchmarks/scripts/tf_cnn_benchmarks/tf_cnn_benchmarks.py", "--batch_size=1"

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"/opt/tf-benchmarks/scripts/tf_cnn_benchmarks/tf_cnn_benchmarks.py", "--batch_size=1"

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在TFJob中指定GPU资源。 创建tf-gpu.yaml文件，示例如下： 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）。

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"/opt/tf-benchmarks/scripts/tf_cnn_benchmarks/tf_cnn_benchmarks.py", "--batch_size=1"

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"/opt/tf-benchmarks/scripts/tf_cnn_benchmarks/tf_cnn_benchmarks.py", "--batch_size=1"

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"/opt/tf-benchmarks/scripts/tf_cnn_benchmarks/tf_cnn_benchmarks.py",

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"/opt/tf-benchmarks/scripts/tf_cnn_benchmarks/tf_cnn_benchmarks.py",

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部分国家/地区家编码 国家/地区 编码 中国 cn 阿联酋 ae 澳大利亚 au 巴西 br 加拿大 ca 瑞士 ch 德国 de 西班牙 es 法国 fr 英国 gb 印度尼西亚 id 以色列 il 印度 in 意大利 it 日本 jp 韩国 kr 墨西哥 mx 马来西亚 my 荷兰 nl

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CO 墨西哥 MX 秘鲁 PE EU 欧洲 哈萨克斯坦 KZ 蒙古国 MN 乌兹别克斯坦 UZ 保加利亚 BG 白俄罗斯 BY 西班牙 ES 法国 FR 英国 GB 德国 DE 希腊 GR 爱尔兰 IE 意大利 IT 荷兰 NL 波兰 PL 罗马尼亚 RO 俄罗斯 RU 瑞典 SE 父主题：

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厄瓜多尔 EC 埃及 EG 赤道几内亚 GQ 厄立特里亚 ER 爱沙尼亚 EE 埃塞俄比亚 ET 法罗群岛 FO 斐济 FJ 芬兰 FI 法国 FR 法国大都会 FX 法属圭亚那 GF 法属波利尼西亚 PF 加蓬 GA 冈比亚 GM 格鲁吉亚 GE 德国 DE 加纳 GH 直布罗陀 GI

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/usr/share/zoneinfo/Asia打开目录。 其时区文件目录为“/usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai” 假设您需要使用法国巴黎所在的时区，则需先执行命令ls /usr/share/zoneinfo/Europe打开目录，其时区文件目录为“/usr/share/

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哥伦比亚（波哥大）、墨西哥（墨西哥城） 中东 土耳其（伊斯坦布尔）、阿联酋（迪拜） 非洲 南非共和国（约翰内斯堡）、埃及（开罗） 欧洲 欧洲 法国 （巴黎）、德国 （法兰克福） 如果您需要使用欧洲接入点，请提交工单为您的账号开通欧洲-都柏林区域的云联盟权限。 相关配置案例请参见如何实

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/usr/share/zoneinfo/Asia打开目录。 其时区文件目录为“/usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai” 假设您需要使用法国巴黎所在的时区，则需先执行命令ls /usr/share/zoneinfo/Europe打开目录，其时区文件目录为“/usr/share/

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AM高危场景实现了异常行为的智能检测。 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

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7 柬埔寨 8 喀麦隆 9 加拿大 10 乍得 11 智利 12 中国 13 哥伦比亚 14 哥斯达黎加 15 古巴 16 厄瓜多尔 17 法国 18 德国 19 希腊 20 几内亚 21 洪都拉斯 22 香港 23 匈牙利 24 爱尔兰 25 意大利 26 牙买加 27 哈萨克斯坦

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吉斯斯坦、文莱、缅甸、尼泊尔、孟加拉、蒙古、斯里兰卡、哈萨克斯坦、格鲁吉亚、亚美尼亚、乌兹别克斯坦、塞浦路斯、阿塞拜疆 欧洲 英国、德国、法国、荷兰、西班牙、意大利、 爱尔兰、瑞典、比利时、奥地利、波兰、罗马尼亚、白俄罗斯、葡萄牙、土耳其、摩尔多瓦、保加利亚、拉脱维亚、瑞士、捷克

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捕获僵尸网络木马 威胁检测服务创新的结合BERT思想将DNS分成Bigram、Segment、Position三个Channel，构造三通道CNN模型，对已知/未知DGA和隧道域名、扫描行为、挖矿行为进行检测。模型可对Linux.Ngioweb僵尸网络、SystemdMiner挖矿木

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萨尔瓦多 GQ: 赤道几内亚 ER: 厄立特里亚 EE: 爱沙尼亚 SZ: 斯威士兰 ET: 埃塞俄比亚 FJ: 斐济 FI: 芬兰 FR: 法国 GA: 加蓬 GM: 冈比亚 GE: 格鲁吉亚 DE: 德国 GH: 加纳 GR: 希腊 GD: 格林纳达 GT: 危地马拉 GN: 几内亚

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AT 奥地利 FM 密克罗尼西亚 LY 利比亚 SE 瑞典 AU 澳大利亚 FO 法罗群岛 MA 摩洛哥 SG 新加坡 AZ 阿塞拜疆 FR 法国 MC 摩纳哥 SI 斯洛文尼亚 BA 波斯尼亚和黑塞哥维那 GA 加蓬 MD 摩尔多瓦共和国 SK 斯洛伐克 BB 巴巴多斯 GB 大不列颠及北爱尔兰联合王国

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越南、印尼、泰国、菲律宾、新加坡、马来西亚、柬埔寨、老挝、吉尔吉斯斯坦、文莱、缅甸、尼泊尔、孟加拉、蒙古、斯里兰卡、哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦 欧洲 英国、德国、法国、荷兰、西班牙、意大利、 爱尔兰、瑞典、比利时、奥地利、波兰、罗马尼亚、白俄罗斯、葡萄牙、土耳其、摩尔多瓦、保加利亚、拉脱维亚、瑞士、捷克

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WK文件配置详解 表1 WK文件配置详解 参数 说明 net_type CNN：不包含LSTM/RNN/ROIPooling/PSROIPooling的任意网络 ROI/PSROI：包含ROI Pooling 和PSROI Pooling 的网络 Recurrent：包含ROI Pooling

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