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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件完整性校验，安全运营、网页防篡改等功能，帮助企业更方便地管理主机安全风险，实时发现黑客入侵行为，以及满足等保合规要求。 Web应用防火墙 WAF：对网站业务流量进行多维度检测和防护，结合深度机器学习智能识别恶意请求特征和防御未知威胁，全面避免网站被黑客恶意攻击和入侵。 SSL证书

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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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查看风险 整体进度，选择【整体进度】标签，风险列表显示为总体进度百分条； 图1 整体进度 详细进展，选择【详细进展】标签，风险列表显示为最新进展的详细记录； 图2 最新进展 父主题： 风险管理

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风险管理 新建风险 查看风险 父主题： 项目管理

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新建风险 进入项目管理界面，选择风险管理，点击【新建】 图1 新建风险 编辑风险信息后点击【确定】 图2 新建风险 父主题： 风险管理

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风险检查 风险检查简介 主动检查 自定义规则 风险报告 自动检查

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风险报告 操作步骤 登录管理控制台。 选择“服务列表 > 管理与监管 > 优化顾问”优化顾问服务页面。 左侧导航树选择“风险检查总览”。 点击右上角“下载”按钮可以下载风险检查报告，检查报告将总览和每个风险项按sheet页区分。 左侧导航树“风险检查维度”中选择一个维度，在风险项

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风险防范 我们强烈建议您： 在.hcloud目录及其子目录和文件上配置适当的文件系统权限，仅限授权用户访问。 在使用敏感变量时对变量值进行加密，以防止敏感信息泄露。 尽可能使用临时认证凭据以降低认证凭据泄露时带来的风险。 父主题： 安全

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风险中心 稽查风险体检 单击导航栏“ 风险中心 ”下面的稽查风险可以看到所有已生成的体检报告 图1 稽查风险 如果没有报告，单击“立即检测 ”，选择要生成报告的年度 ，单击开始检测报告过10-15分钟就会自动生成： 图2 立即检测 图3 稽查风险检测1 图4 稽查风险检测2 报告

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风险预防 基线检查 漏洞管理 查看/导出应急漏洞公告 策略管理

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风险操作 风险操作位于代码组详情中的“设置 > 风险操作”。 代码组所有成员均可查看，但是仅支持项目管理员或代码组所有者修改。 目前有如下操作： 删除代码组：删除代码组将导致所有子代码组和资源被删除。删除的代码组无法复原。您只能删除一次，并且无法恢复，请再三确认！ 更改代码组名称

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资产的风险指数、风险趋势、TOP5事件类型以及您开通的主机安全和 容器安全服务 数量，帮助您实时了解主机和容器的安全状态和存在的安全风险。 WAF专项分析 Web应用防火墙（Web Application Firewall， WAF）对网站业务流量进行多维度检测和防护，结合深度机器学

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成分分析的扫描原理是什么，主要识别哪些风险？ 对用户提供的软件包/固件进行全面分析，通过解压获取包中所有待分析文件，基于组件特征识别技术以及各种风险检测规则，获得相关被测对象的组件BOM清单和潜在风险清单。主要包括以下几类： 开源软件风险：检测包中的开源软件风险，如已知漏洞、License合规等。

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针对客户的特定场景需求，定制垂直领域的语音识别模型，识别效果更精确。 录音文件识别 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

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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使用风险检查和风险报告下载 进入“优化顾问”的“风险检查总览”页面，单击“检查”或“选择账号”，即可开始。 检查完成之后，单击页面右上角“下载”按钮，可以将本次检查结果保存至本地。 在“风险检查维度”页面的各个维度下，可对各个检查项进行单独检查，并且风险项支持单个检查内容详情下载。

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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 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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媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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