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    技术学习深度广度 更多内容
  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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  • 学习项目

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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  • 技术原理

    技术原理 下图展示在 app 中集成视频通话的基本工作流程: 图2-1技术原理

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  • 技术模型

    技术模型 技术模型定义系统采用的关键技术部件和技术栈,包括整体框架技术,公共机制,基础设施,公共服务/组件,以及各逻辑功能元素的技术方案等。元素介绍如下表所示: 表1 技术模型元素介绍 元素名 图标 含义 Module (IEEE 610.12-1990)系统中一个逻辑上可分离的

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  • 技术架构

    技术架构 创建技术架构 复制技术架构 创建技术适配器 父主题: 信息架构

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  • 技术原理

    技术原理 应用安全的原理如图1所示。 图1 应用安全原理图 父主题: 应用安全介绍

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  • 技术模型

    技术模型的基础构造型与自定义构造型元素才认定为技术元素)。 在技术模型图上创建出来的技术元素; 引用到技术模型中的技术元素(包含关联空间中的引用的技术元素); 如何检查 查询基于模型图(只有技术模型图内的技术元素参与构树)并展示不匹配元素构出的技术模型架构树,找出所有技术元素中不在架构树中的技术元素。 正确示例

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  • 技术原理

    技术原理 父主题: CA代理服务介绍

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  • 技术原理

    技术原理 CA服务技术原理图请参见图1。 图1 CA服务的技术原理 用户在通过CA服务申请证书时,需要根据实际需求来配置CA信息、证书模板、白名单和CRL等信息。 申请证书方式: 手动申请:分为通过基本信息申请证书、通过上传 CS R文件申请证书两种方式。 自动申请:通过配置CMP协

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  • 技术栈

    技术栈 查询运行时栈 查询内置镜像 创建技术栈 根据技术栈ID查询技术栈 根据技术栈ID修改技术栈 根据技术栈ID删除技术栈 发布和取消发布技术栈 父主题: 应用管理API(v3版本)

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • 根据技术栈ID修改技术栈

    String 技术栈类型:Nodejs、Java、Tomcat、Python、Docker、Php。 version String 技术栈版本。 spec Object 技术栈相关参数,请参考表6。 system Integer 是否是系统技术栈。 1:系统技术栈。 0:自定义技术栈。 status

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  • Standard自动学习

    提供“自动学习白盒化”能力,开放模型参数、自动生成模型,实现模板化开发,提高开发效率 采用自动深度学习技术,通过迁移学习(只通过少量数据生成高质量的模型),多维度下的模型架构自动设计(神经网络搜索和自适应模型调优),和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术,基于信

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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  • 学习各地管局政策

    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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