则。 网站反爬虫规则 动态分析网站业务模型，结合人机识别技术和数据风控手段，精准识别700+种爬虫行为。 特征反爬虫 自定义扫描器与爬虫规则，用于阻断网页爬取行为，添加定制的恶意爬虫、扫描器特征，使爬虫防护更精准。 JS脚本反爬虫 通过自定义规则识别并阻断JS脚本爬虫行为。 防敏感信息泄露规则

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DataArts Studio -DLF调度。 自建大数据生态的调度工具，如Airflow。 企业级多租户 基于表的权限管理，可以精细化到列权限。 基于文件的权限管理。 高性能 性能 基于软硬件一体化的深度垂直优化。 大数据开源版本性能。 跨源分析 支持多种数据格式，云上多种数据源、E CS 自建数据

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支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算； 支持控制流和数据流的分离

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集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。 业界主流的AI引擎有TensorFlow、PyTorch、MindSpore等，大量的开发者基于主流AI引擎，开发并训练其业务所需的模型。 评估模型 训练

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Online中如何快速将开发好的微服务部署到华为云容器服务并进行快速验证的过程。 3-基于CodeArts IDE Online快速开发、发布 WeLink 应用 本实践主要讲述基于CodeArts IDE Online快速开发、发布WeLink应用。 4-基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter

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产品优势 基因容器基于Kubernetes智能化基因计算任务调度和Spark等加速服务，为您提供低成本高性能的基因测序解决方案。支持对接深度学习框架，方便您深度解读报告。 秒级并发 基因容器利用容器技术的秒级并发能力，可将WGS从30小时缩短至5小时以内，对比同类竞品，使用相同样本的情况下，资源利用率大幅提升。

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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标注是KPI异常检测非常重要的数据，可以提升监督学习训练过程中KPI检测准确率，在无监督学习中做算法验证评估： 监督学习：使用标注工具对原始数据进行标注，并将标注数据用于训练。用户基于训练结果进行确认和重新标注，并将标注数据重新用于训练，提升KPI检测准确率。 无监督学习：使用标注工具对原始数据进行

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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为，推送更具针对性的内容，实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法，深度挖掘物品之间的联系，自动匹配精准内容。 热门推荐 基于多维度数据分析，自动匹配所覆盖用户群体更关心的内容进行重点展示。 获取推荐结果 根据不同的功能模块，获取对应的推荐结果。

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s产品/服务，可进一步简化基于容器的应用程序部署和管理，您可以在CCE中方便的创建Kubernetes集群、部署您的容器化应用，以及方便的管理和维护。 volcano插件：Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其

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横向联邦学习场景 TICS从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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Standard自动学习 ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别是什么？ 在ModelArts中图像分类和物体检测具体是什么？ 在ModelArts自动学习中模型训练图片异常怎么办？ 在ModelArts自动学习中，如何进行增量训练？ 创建自动学习项目时，如何快速创建OBS桶及文件夹？

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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对于录制的长语音进行识别，转写成文字，提供不同领域模型，具备良好的可扩展性，支持热词定制。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景的 语音识别 进行优化，识别率达到业界领先。 稳定可靠 成功应用于各类场景，基于企业客户的长期实践，经受过复杂场景考验。 支持热词 针对专业词汇，支持上传至热词表，增加专业词汇的识别准确率。

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数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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（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。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的

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String JS脚本反爬虫规则防护模式 anticrawler_except_url: 防护所有路径模式，在该模式下，查询的JS脚本反爬虫规则为排除的防护路径规则 anticrawler_specific_url: 防护指定路径模式，在该模式下，查询的JS脚本反爬虫规则为指定要防护的路径规则

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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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fit(train_images, train_labels, epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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