防护规则对应的攻击详细描述。 CVE编号 防护规则对应的CVE（Common Vulnerabilities & Exposures，通用漏洞披露）编号。对于非CVE漏洞，显示为--。 危险等级 防护规则防护漏洞的危险等级，包括： 高危 中危 低危 应用类型 防护规则对应的应用类型，WAF覆盖的应用类型见WAF覆盖的应用类型。

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计算节点 数据参与方使用数据源计算节点模块实现自主可控的数据源注册、隐私策略（敏感，非敏感，脱敏）的设定、元数据的发布等，为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。

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以租户管理员角色登录AICC，选择“配置中心 > 质量管理 > 人工质检评分配置”，进入评分配置列表页面。 单击，在根目录下添加评分类别“专业技能”。 如果在非根节点下添加类别，请单击，并确保选中的父类别下不存在评分项。 选择新增的类别“专业技能”，单击“新增”，打开新增评分项页面。 配置评分项内容。

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由type_owner、type_name和type_subname列描述的类型的类型。 TABLE：参数为表类型。 VIEW：参数为视图类型。 NULL：参数为非表、非视图类型。 pls_type character varying(128) 对于数字类型参数，为参数的PL/SQL类型的名称，否则为空。

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跨配额目录红线所示，会穿过黑色虚线。 配额目录： D1，D2_0。 目录深度：根目录/往下到当前目录的层数，例如，目录/D1/D2_0/D3_1深度为4。 配额目录深度：当前目录不断往上找，穿过黑色矩形虚线的层数。例如，目录/D1/D2_0/D3_1配额目录深度为2。 红线与绿线：mv或者link操作，绿色表示允许操作，红色表示不允许操作。

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跨配额目录红线所示，会穿过黑色虚线。 配额目录： D1，D2_0。 目录深度：根目录/往下到当前目录的层数，例如，目录/D1/D2_0/D3_1深度为4。 配额目录深度：当前目录不断往上找，穿过黑色矩形虚线的层数。例如，目录/D1/D2_0/D3_1配额目录深度为2。 红线与绿线：mv或者link操作，绿色表示允许操作，红色表示不允许操作。

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启用跨区域复制规则后，符合以下条件的对象会复制到目标桶中： 新上传的对象（归档存储或深度归档存储对象除外）。 有更新的对象，比如对象内容有更新，或者某一对象跨区域复制成功后源桶对象ACL设置有更新。 桶中的历史对象（需要开启“同步历史对象”功能，且归档存储或深度归档存储对象除外）。 父主题： 跨区域复制

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出流量费用。 归档存储公网流出流量：恢复归档存储对象后，通过互联网下载归档存储对象所产生的流出流量费用。 深度归档存储公网流出流量：恢复深度归档存储对象后，通过互联网下载深度归档存储对象所产生的流出流量费用。 如果要减少公网流出流量，可以按照以下方法： 检查桶是否开启了公共读 如

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设置64 KB块写入，采用100%的顺序写。 查看测试结果。 Linux CentOS 6.5等较老版本的操作系统用fdisk创建分区时，默认为非4KB对齐选择初始磁柱编号，对性能有较大的影响，建议针对该类操作系统，在创建分区时4KB对齐选取初始磁柱编号。 本文以“CentOS 7.2

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为确保采集过程具备充分的系统访问权限，从而能够获取到必要的信息和数据。对主机深度采集的凭证要求如下： 对Linux主机进行深度采集时，请添加Root账号和密码作为采集凭证。 对Windows主机进行深度采集时，请添加Administrator账号和密码作为采集凭证。 创建内网采集任务

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您可以使用本文档了解G CS 提供的接口，GCS支持的接口范围请参见API概览。 约束限制 查询类接口每个用户每分钟调用次数不超过600次。 非查询类接口每个用户每分钟调用次数不超过300次。 终端节点 终端节点即调用API的请求地址，不同服务不同区域的终端节点不同，您可以从地区和终端节点中查询所有服务的终端节点。

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项目中，每个公司或团队的情况都不尽相同，无法穷举所有，应具体情况具体分析。比如，一个刚刚转型的敏捷团队，在开发任务的领取上可能会更偏向于半指派半领取的方式。这就好比中国经济一样 “以市场经济为导向，适当进行宏观调控”。但不管这个“调控”的力度如何，都应该鼓励团队成员能积极主动地领

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录

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应用场景 客户痛点 内部质量管理： 质量管理靠“救火”，质量事故频发，合格率低，质量成本高昂，客户满意度低 质量数据散落在PLM、MES、ERP等非质量专业系统，数据孤岛严重，无法有效追溯，无法持续优化 品牌附加值低，利润低，议价权低 供应链管理： 供应商的管理全靠链主“盯”，不可控且人

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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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转换为深度归档存储天数：指定在对象最后一次更新后多少天，受规则影响的对象将转换为深度归档存储。如果同时设置转换为低频访问存储和转换为深度归档存储，则转换为深度归档存储的时间要比转换为低频访问存储的时间至少长30天。如果同时设置转换为归档存储和转换为深度归档存储，则转换为深度归档存

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等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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/SQL等各类SQL的深度审核，且支持规则内风险级别、阈值及建议内容的调整，和规则间的自由组合创建定制化审核模板。支持 GaussDB 、MySQL两种数据库的审核，可通过单语句、批量代码文件上传（自动提取SQL）、直连数据库，共3种方式接入SQL进行审核，深度看护代码，避免烂SQL流入生产环境。

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修改。 存储类别对比 对比项目 标准存储 低频访问存储 归档存储 深度归档存储（受限公测） 特点 高性能、高可靠、高可用的 对象存储服务 高可靠、较低成本的实时访问存储服务 归档数据的长期存储，存储单价更优惠 深度归档数据的长期存储，存储单价相比归档存储更优惠 应用场景 云应用、数据分享、内容分享、热点对象

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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