Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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通常情况下，如果您在同一个VPC下还会使用其他服务的资源，您需要考虑您的网络规划，如子网网段划分、IP数量规划等，确保有可用的网络资源。 图1 命名空间与VPC子网的关系 哪些情况下适合使用多个命名空间 因为Namespace可以实现部分的环境隔离，当您的项目和人员众多的时候可以考虑根据项目属性，例如

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通常情况下，如果您在同一个VPC下还会使用其他服务的资源，您需要考虑您的网络规划，如子网网段划分、IP数量规划等，确保有可用的网络资源。 图1 命名空间与VPC子网的关系 哪些情况下适合使用多个命名空间 因为Namespace可以实现部分的环境隔离，当您的项目和人员众多的时候可以考虑根据项目属性，例如

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设置匹配指纹规后的动作以及限速值，可以选择“丢弃”或“放行”动作。 检测载荷 设置检测载荷的十六进制值。 偏移量 设置指纹的偏移量。 检查深度 “检测载荷”为“1234afee”，“偏移量”为“20”，“检查深度”为“8”时，当数据区的第21个字节到第32个字节的内容匹配“123

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面对云上各类安全威胁，以及不断涌出的新型威胁类型，MTD可以通过联动态势感知服务（SA）对接消息通知服务（SMN），在发现威胁的情况下，迅速通过短信或邮件的方式直接触达用户，高效率完成从威胁检测发现到告知安全运维人员的响应闭环。 MTD满足识别弱口令、暴力破解、恶意攻击、渗透、挖矿攻击等40余种类型的威胁，满足云上安全威胁分析检测需求。

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定义测试时的IO队列深度。 此处定义的队列深度是指每个线程的队列深度，如果有多个线程测试，意味着每个线程都是此处定义的队列深度。fio总的IO并发数=iodepth * numjobs。例如： 单线程，且-iodepth=32，则该线程的IO队列深度为32，fio总的IO并发数=32*1=32。

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伴随着互联网技术的不断发展，各大企业的系统越来越复杂，传统的系统架构越来越不能满足业务的需求，取而代之的是微服务架构。微服务是将复杂的应用切分为若干服务，每个服务均可以独立开发、部署和伸缩；微服务和容器组合使用，可进一步简化微服务的交付，提升应用的可靠性和可伸缩性。 随着微服务的大量应用

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漏斗和留存函数 漏斗和留存相关函数仅8.3.0及以上集群版本支持。 windowfunnel windowfunnel函数用于在滑动的时间窗口中搜索事件列表并计算条件匹配的事件列表的最大长度。 GaussDB (DWS)根据用户定义的事件列表，从第一个事件开始匹配，依次做有序最长的匹配

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第一次采集的数据中，第4列的数字是“rd_ios_old”，第8列的数字是“wr_ios_old”，第13列的数字是“tot_ticks_old”。 第二次采集的数据中，第4列的数字是“rd_ios_new”，第8列的数字是“wr_ios_new”，第13列的数字是“tot_ticks_new”。 则上图中svctm值为：

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第一次采集的数据中，第4列的数字是“rd_ios_old”，第8列的数字是“wr_ios_old”，第13列的数字是“tot_ticks_old”。 第二次采集的数据中，第4列的数字是“rd_ios_new”，第8列的数字是“wr_ios_new”，第13列的数字是“tot_ticks_new”。 则上图中svctm值为：

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组合、学习特征之间的关系，无需人工经验干预，同时能够解决组合特征稀疏的问题。FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机的改进版本，因子分解机每个特征对其他域的隐向量都一致，而域感知因子分解机每个特征对其他每个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

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支持多种 实时语音识别 模式，如流式识别、连续识别和实时识别模式，灵活适应不同应用场景。 定制化服务 可定制特定垂直领域的语言层模型，可识别更多专有词汇和行业术语，进一步提高识别准确率。 一句话识别 可以实现1分钟以内音频到文字的转换。对于用户上传的二进制音频格式数据，系统经过处理，生成语音对应的文字，支持的语言包含中

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指定Tag构建：仅拉取指定Tag的代码进行构建。执行构建任务时需在弹框中输入Tag。 Tag是指代码仓库中的标签。如果代码源选择的是Repo，关于如何创建Tag可参见标签管理。如果代码源使用的是第三方代码仓，需在第三方代码仓中创建标签。 指定CommitID构建：仅拉取指定CommitID的代码进行构

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OBS桶的版本号为“3.0”。 在未开启多版本控制功能的情况下，如果新上传的文件和桶内文件重名，则新上传的文件会自动覆盖老文件，且不会保留老文件的ACL等信息；如果新上传的文件夹和桶内文件夹重名，则上传后会将新老文件夹合并，合并过程如遇重名文件，会使用新上传的文件夹中的文件进行覆盖。

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聚类算法是非监督算法中非常典型的一类算法，经典的K-Means算法通过提前确定类别数目，计算数据点之间的距离来分类。对于离线静态数据集，我们可以依赖领域中知识来确定类别数目，运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据，数据是在不断变化和演进，类别数目极有可能发

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图片处理如何收费？ 详细的服务资费费率标准请参见产品价格详情（单击链接跳转后选择价格详情页签）。 计费因子 原始图片大小 以GB为单位，根据使用月份数按固定单价收费。 图片处理根据原始图片的大小来进行计费，使用图片处理对多张图片进行处理时，数据大小自动累计。例如：将一张0.01GB的图片使用图片处理剪切和压缩后仅为0

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Foundation，简称xDM-F）：沉淀工业产品数据管理业务的优秀实践及模型标准，预置开箱即用的数据管理功能，基于元模型的理念提供灵活的数据模型扩展能力、以开放的云原生技术架构提供低码扩展及服务编排能力，使能客户低成本、高效构建数字化、云化、支持多租户形式的工业数据管理应用。 数字主线引擎（LinkX

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聚类算法是非监督算法中非常典型的一类算法，经典的K-Means算法通过提前确定类别数目，计算数据点之间的距离来分类。对于离线静态数据集，我们可以依赖领域中知识来确定类别数目，运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据，数据是在不断变化和演进，类别数目极有可能发

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经常被讨论的，是狭义的敏捷与DevOps概念，而广义的敏捷与DevOps，已经趋同。 ▪ 两者都是试图去解决相同，或相近的问题，只是还没有能一招解决所有问题的办法出现。 接下来， 让我们从狭义的角度看二者的区别。 传统的敏捷是为了解决业务与开发之间的鸿沟。通过敏捷宣言中强调的个体和互动、

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面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能 面向智慧商超的车牌识别技能。

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应用发现 应用发现常见问题和处理方法 如何查看采集失败原因？ 数据源采集失败，如何重新采集？ 如何获取添加Azure凭证所需的信息？ 如何获取Azure对象存储深度采集所需凭证？ 如何配置采集Azure容器资源所需权限？ 转换 CS V文件编码为UTF-8

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