内容审核-文本

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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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：单张图像识别速度小于0

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earch_path为命名的第一个有效模式中。当搜索路径为空时，会报错误。 通过SQL函数current_schema可以检测当前搜索路径的有效值。这和检测search_path的值不尽相同，因为current_schema显示search_path中首位有效的模式名称。 取值范围：字符串

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用户产生的行为需要得到即时的反馈，同时结合用户的长期兴趣和短期兴趣进行个性化推荐。 RES提供一站式媒资推荐解决方案，支持针对行为数据实时生成用户的兴趣标签，提供离线、近线、在线三层计算，完成千人千面的个性化媒资推荐。 场景优势 可以实现7*24小时，智能学习用户行为，构建兴趣模型。

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应当引起重视。态势感知中的异常行为数据主要来源于主机安全服务和 Web应用防火墙 服务。 态势感知支持检测21种子类型的异常行为威胁，基础版不支持检测异常行为类威胁，标准版支持检测7种子类型威胁，专业版支持检测全部子类型威胁（其中有7种类型需要购买Web应用防火墙，11种类型需要购买主机安全服务）。

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饵文件，帮助您实时诱捕新型未知的勒索病毒。 智能学习天数 请根据您业务的场景选择智能学习的天数，您可以选择“7天”、“15天”或者“30天”。 智能学习功能是通过机器学习引擎学习 服务器 上的进程修改文件的行为。 防护状态 告警：当检测到对设置的监控路径文件的不可信操作时，触发告警。

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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禁止标志牌前行为（Prohibited Sign）检测 禁止标志牌前行为检测的目的是判断主车在这些禁止类标志牌前的行为是否合理。 本设计考虑评测的禁止标志牌有： 禁止机动车标志牌 禁止各种车辆标志牌 禁止驶入标志牌 限制宽度标志牌 限制高度标志牌 限制重量标志牌 在禁止机动车标志

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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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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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应用白名单策略生效的服务器数量。 状态 策略的生效状态。包含以下状态： 学习中 智能学习进行中。 策略创建完成后，自动对学习的服务器执行智能学习。新创建的策略状态都为“学习中”。 学习完成，策略未生效 该策略已完成智能学习，需确认并启用策略。 智能学习完成后，您还需单击该策略状态下的，启用该策略。启用

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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产品优势 检测准确 基于深度学习技术和大量的样本库，帮助客户快速准确进行违规内容检测，维护内容安全。 功能丰富 提供图文视频内容检测，覆盖涉黄、广告、涉暴等多种违规风险的内容检测，以及检测图像清晰度和构图质量等功能。 稳定可靠 内容审核 服务已成功应用于各类场景，基于华为等企业客户的长期实践，经受过复杂场景考验。

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您可以通过创建勒索病毒防护策略，并为策略配置防护状态、监控的文件路径与关联服务器。策略通过机器学习引擎学习服务器上的进程修改文件的行为。策略学习完成后，自动应用于关联服务器。 策略通过对服务器运行状态的自动学习和管理端智能分析，完成可信程序的判定，在防护阶段对非可信程序的操作进行告警。 发布区域：全部。

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