运行越来越多的CPU资源来提供充足算力。采用按需实例会在成本可控上遇到较大挑战。 竞享实例的应用 客户通过使用竞享实例来降低用云成本，并在预算范围内尽可能的扩大集群规模，提升业务效率。客户要面对的最大挑战是一定概率的实例终止情况，通过保留一定量的按需实例作为竞享实例的BackUP

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础画像的漫游引导效果，采用强化学习算法训练出每种终端款型的行为特征。 竞争力 相比传统统一策略的漫游引导，智能漫游差异化的引导改善了漫游策略终端私有，网络侧主动引导成功率低业界难题，实现漫游成功率提升至90%，漫游体现提升。 相比业界定制化的漫游策略（网络厂商与部分终端厂商合作）

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标准策略、极速策略和深度策略有哪些区别？ 漏洞管理服务提供支持以下3种网站扫描模式： “极速策略”：扫描的网站URL数量有限且漏洞管理服务会开启耗时较短的扫描插件进行扫描。 “深度策略”：扫描的网站URL数量不限且漏洞管理服务会开启所有的扫描插件进行耗时较长的遍历扫描。 “标准策

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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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这就需要借助模型精度无损或微损下的压缩技术，如通过剪枝、量化、知识蒸馏等技术，实现模型的自动压缩及调优，进行模型压缩和重新训练的自动迭代，以保证模型的精度损失极小。无需重新训练的低比特量化技术实现模型从高精度浮点向定点运算转换，多种压缩技术和调优技术实现模型计算量满足端、边小硬件资源下的轻量化需求，

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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年发生的变化，从蒸汽机、电力机到计算机，新的生产工具迭代和诞生，出现了新的行业、新行业的发展模式、新的行业思想和理论。 软件行业从最初的CMM、敏捷、DevOps也经历了这个过程，推进这个过程变化的是背后的技术和工具，新的编程语言、新的开发语言、新的工具链支撑了生产力的变革，生产

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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 除威胁情报和规则基线检测外，还提供4类基于AI智能引擎的算法能力：IAM异常检测、DGA

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超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错： RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度，导致训练失败。

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恢复归档或深度归档存储对象 功能介绍 如果要获取归档存储或深度归档对象的内容，需要先将对象恢复，然后再执行下载数据的操作。对象恢复后，会产生一个标准存储类型的对象副本，也就是说会同时存在标准存储类型的对象副本和归档或深度归档存储类型的对象，在恢复对象的保存时间到期后标准存储类型的对象副本会自动删除。

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“梯度提升树回归”节点用于生成回归模型，是一种基于决策树的迭代回归算法。该算法采用迭代的思想不断地构建决策树模型，每棵树都是通过梯度优化损失函数而构建，从而达到从基准值到目标值的逼近。算法思想可简单理解成：后一次模型都是针对前一次模型预测出错的情况进行修正，模型随着迭代不断地改进，从而获得比较好的预测效果。 梯度提升

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IoTA.01010036 属性引用深度超过配额限制 错误码描述 属性引用深度超过配额限制。 可能原因 资产属性作为其他的分析任务的输入参数，此时该资产属性引用深度为1，举例：模型A中有属性a，而模型B的分析任务以a为输入参数，则a的引用深度为1，深度限制最大为10。 处理建议 系统

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如何获取Azure对象存储深度采集所需凭证？ 在对Azure云平台对象存储资源进行深度采集时，需要使用“存储账户”和“密钥”做为采集凭证，本节介绍获取Azure“存储账户”和“密钥”的方法。 登录 Azure 门户中转到存储账户。 在左侧导航栏选择“安全性和网络 > 访问密钥” ，即可看到“存储账户名称”和“密钥”。

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IoTA.01010204 资产树深度超过配额限制 错误码描述 资产树深度超过配额限制。 可能原因 每棵资产树深度最大不超过10层。 处理建议 请检查资产树的深度是否超过10层，若超出限制，请调整资产树的建模关系保证总深度不超过10层。 父主题： 资产建模相关错误码

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目标列经过标签编码后的新的列名，默认为"label_index" classifier_feature_vector_col - 算子输入的特征向量列的列名，默认为"model_features" prediction_index_col - 算子输出的预测label对应的标签列，默认为"prediction_index"

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js的组件化开发思想，将整体功能模块包装成一个个独立且可复用的组件，独立维护自身的状态及样式，更好地隔离多方合作伙伴的不同诉求，提升代码的可维护性。 基于Webpack的构建过程 使用Webpack作为构建工具，通过对源代码进行打包、压缩、合并等操作，最终生成可运行的JS和 CSS

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GaussDB (for MySQL)是否支持计算存储分离 GaussDB(for MySQL)使用了计算和存储分离的设计思想，在高可用、备份恢复和升级扩展等方面，给您带来了全方位提升的体验。 父主题： 产品咨询

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在OBS管理控制台桶列表中，单击待操作的桶，进入“对象”页面。 选中待恢复的文件，并单击右侧的“恢复”。系统弹出如图1所示对话框。 也可以选中多个文件，单击文件列表上方的“更多>恢复”恢复多个文件。 恢复中的对象不能加入批量恢复文件中。 图1 恢复对象 恢复对象需要设置对象的有效期和恢复速率，参数解释如下表所示：

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注意，桶未开启多版本控制时，生命周期转换的计时起点是对象的上传时间点。桶开启多版本控制时，最新版本的的计时起点是新版本对象的上传时间点，历史版本的计时起点是成为历史版本的时间点。 图5 使用生命周期转换对象存储类别 如图所示，OBS支持通过生命周期实现以下场景的存储类别自动转换： 标准存储->低频访问存储、归档存储、深度归档存储

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