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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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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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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string 共识组织ID decOrgID string 执行解密操作的组织ID。 txID string 密文对应的交易ID。 返回值 参数 类型 说明 data string 解密后的明文信息。 err error 解密成功返回nil，否则返回error。 父主题： Go SDK介绍

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对称加解密 “对称加解密”处理器用于使用指定的对称加密算法对明文进行加密、对密文进行解密操作。 配置参数 参数 说明 操作 当前支持对称加密、对称解密、HMAC签名、HMAC验签。 加密算法 对称加/解密当前支持AES算法。 HMAC签名/验签当前支持HMAC算法。 加密模式 仅

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解密终端

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解密数据 功能介绍 功能介绍：解密数据。 接口约束 解密非对称密钥加密的数据时，需要指定密钥ID和加密算法。如果指定的密钥和加密算法与用于加密数据的值不匹配，解密操作将失败。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1.0/{project_id}/kms/decrypt-data

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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场景二：解密操作流程及解密功能典型配置 解密操作流程 数据库加密与访问控制的解密操作流程图和流程介绍如下图1所示。 图1 解密操作流程 （可选）仿真解密测试。 通过仿真解密测试，检查目标是否支持解密。具体操作，请参见仿真解密测试。 创建解密队列 创建解密队列，解密数据。具体操作，请参见配置解密队列。

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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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删除加密处理任务：在对应的“操作”列下，单击>。 解密处理 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据安全>安全管理”。 在“安全任务”界面，在需要解密的任务对应的操作列下，单击>。 配置任务信息。 任务名称：解密处理任务的自定义名称。 配置源数据源信息。 解密处理任务的源数据源信息取加密处理的源数据源配置结果，不支持修改。

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单击“新增解密测试”。 在“新增解密测试”对话框中，配置测试目标。 图1 新增解密测试 单击“保存”。 测试完成后，用户可以在列表中查看测试结果，单击“详情”查看解密流程中各个节点的完成情况。 测试完成后，单击“删除”，删除此仿真解密测试。 如果测试后需要配置解密队列，需要先删除此仿真解密测试。

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对称加解密 “对称加解密”处理器用于使用指定的对称加密算法对明文进行加密、对密文进行解密操作。 配置参数 参数 说明 操作 当前支持对称加密、对称解密、HMAC签名、HMAC验签 加密算法 对称加解密当前支持AES算法。数字签名支持HMAC算法 加密模式 当前支持GCM模式 PBKDF2口令

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解密数据密钥 功能介绍 功能介绍：解密数据密钥，用指定的主密钥解密数据密钥。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1.0/{project_id}/kms/decrypt-datakey 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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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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迁移文件时加解密 在迁移文件到文件系统时， CDM 支持对文件加解密，目前支持以下加密方式： AES-256-GCM加密 KMS加密 AES-256-GCM加密 目前只支持AES-256-GCM（NoPadding）。该加密算法在目的端为加密，在源端为解密，支持的源端与目的端数据源如下。

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配置解密队列 如果数据库不再需要加密，可通过配置解密队列进行解密。配置解密后，对应的数据库列中的信息将变为加密前的明文数据。 您可以在“加密队列管理”页面，找到目标加密队列，单击“添加至解密队列”创建解密队列；也可以在“解密队列管理”页面创建解密队列。 此处以在“解密队列管理”页面为例，介绍如何创建解密队列。

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非对称加解密 “非对称加解密”处理器用于使用指定的非对称加密算法对明文进行加密、对密文进行解密操作。 配置参数 参数 说明 私钥 解密时必填，base64编码。 公钥 加密时必填，base64编码。 操作 当前支持非对称加密、非对称解密。 加密算法 当前支持RSA 明文 待加密明文。

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文件中。 解密数据 解密数据时，可单击任意“启用”状态的非默认密钥别名，进入该密钥的在线工具页面。 单击“解密”，在左侧文本框中输入待解密的密文数据，如图2所示。 在线工具自动识别并使用数据被加密时使用的密钥解密数据。 如果该密钥已被删除，会导致解密失败。 图2 解密数据 单击“

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