取值范围：枚举类型 hex：将二进制数据编码为每字节2位十六进制数字。 escape：采用以ASCII字符序列表示二进制串的方法，同时将那些无法表示成ASCII字符的二进制串转换成特殊的转义序列。 默认值：hex xmlbinary 参数说明：设置二进制值是如何在XML中进行编码的。 该参

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hex：将二进制数据编码为每字节2位十六进制数字。 escape：传统化的PostgreSQL格式。采用以ASCII字符序列表示二进制串的方法，同时将那些无法表示成ASCII字符的二进制串转换成特殊的转义序列。 默认值：hex xmlbinary 参数说明：设置二进制值是如何在XML中进行编码的。 该参

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hex：将二进制数据编码为每字节2位十六进制数字。 escape：传统化的PostgreSQL格式。采用以ASCII字符序列表示二进制串的方法，同时将那些无法表示成ASCII字符的二进制串转换成特殊的转义序列。 默认值：hex xmlbinary 参数说明：设置二进制值是如何在XML中进行编码的。 该参

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hex：将二进制数据编码为每字节2位十六进制数字。 escape：传统化的PostgreSQL格式。采用以ASCII字符序列表示二进制串的方法，同时将那些无法表示成ASCII字符的二进制串转换成特殊的转义序列。 默认值：hex xmlbinary 参数说明：设置二进制值是如何在XML中进行编码的。 参数类型：USERSET

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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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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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描述 对于添加的行为进行说明。 单击“确定”，添加行为成功，风险行为管理列表中显示已添加的风险行为，可在“风险类型”进行筛选查询，便于后期对于已添加的行为进行管理。 编辑行为 登录OneAccess管理门户。 在导航栏中，选择“安全 > 风险行为管理”。 在待编辑的行为右侧“操作”列，单击“编辑”可重新设置该行为的配置。

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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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序列管理 创建序列 在“对象浏览器”窗格，右键单击“序列”，然后选择“创建序列”。Data Studio弹出“创建序列”对话框。 设置相关参数以创建序列。 在“序列名称”字段输入序列名称。 勾选“区分大小写”，“序列名称”字段文本将区分大小写。例如，输入的序列名称为“Employ

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CONTAINER：应用时间序列命名空间；PAAS.NODE：节点时间序列命名空间；PAAS.SLA：SLA时间序列命名空间；PAAS.AGGR：集群时间序列命名空间；CUSTOMMETRI CS ：自定义时间序列命名空间。 metric_name 否 String 时间序列名称，名称长度取值

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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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SEQUENCE 除了为序列指定cache，方法二所实现的功能基本与方法一类似。但是一旦定义cache，序列将会产生空洞(序列值为不连贯的数值，如：1.4.5)，并且不能保序。另外为某序列指定从属列后，该列删除，对应的sequence也会被删除。 虽然数据库并不限制序列只能为一列产生默认值，但建议不要多列共用同一个序列。

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时间序列预测 流数据处理中经常需要对于时间序列数据进行建模和预测，建模是指提取数据中有用的统计信息和数据特征，预测是指使用模型对未来的数据进行推测。 DLI 服务提供了一系列随机线性模型，帮助用户在线实时进行模型的建模和预测。 ARIMA (Non-Seasonal) ARIMA（Auto-Regressive

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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行为分析智能 配置全局参数 配置区域进入检测 配置徘徊检测 配置越线检测 配置停车侦测 父主题： 智能配置

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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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右键单击行为 在终端内部单击鼠标右键时，将复制选定的文本（如果有），并释放选中内容。如果未选择文本，则执行粘贴。这可以使用terminal.integrated.rightClickBehavior单击行为设置进行配置。 父主题： 使用鼠标

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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。

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。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为，推送更具针对性的内容，实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法，深度挖掘物品之间的联系，自动匹配精准内容。 热门推荐 基于多维度数据分析，自动匹配所覆盖用户群体更关心的内容进行重点展示。

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