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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脚本工具当成恶意爬虫，拦截该应用程序。 其他爬虫 各类用途的爬虫程序，如站点监控、访问代理、网页分析等。 说明： “访问代理”是指当网站接入WAF后，为避免爬虫被WAF拦截，爬虫者使用大量IP代理实现爬虫的一种技术手段。 开启后，WAF将检测并阻断各类用途的爬虫程序。 选择“JS

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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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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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选择“网站反爬虫”配置框，开启网站反爬虫。 ：开启状态。 ：关闭状态。 在“特征反爬虫”页面，根据您的业务场景，开启合适的防护功能。 图5 特征反爬虫防护 当WAF检测到恶意爬虫、扫描器等对网站进行爬取时，将立即拦截并记录该事件，您可以在“防护事件”页面查看爬虫防护日志。 步骤四：开启网站反爬虫（检查浏览器合法性）

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开启网站反爬虫中的“其他爬虫”会影响网页的浏览速度吗？ 在配置网站反爬虫的“特征反爬虫”时，如果开启了“其他爬虫”，WAF将对各类用途的爬虫程序（例如，站点监控、访问代理、网页分析）进行检测。开启该防护，不影响用户正常访问网页，也不影响用户访问网页的浏览速度。 图1 开启“其他爬虫”

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漏洞扫描的原理是，通过爬虫获取用户网站的URL列表，然后对列表中所有URL进行扫描。 如果用户需要快速扫描，可以在创建扫描任务时，“扫描策略”选择“极速策略”，如图1所示。 扫描策略分为：极速策略、标准策略、深度策略。选择深度扫描可以更深层次的发现漏洞，建议您优先选择“深度策略”。 图1

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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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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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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更新JS脚本反爬虫防护规则 功能介绍 更新JS脚本反爬虫防护规则 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v1/{project_id}/waf/policy/{policy_id}/anticrawler/{rule_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型

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创建JS脚本反爬虫规则 功能介绍 创建JS脚本反爬虫规则，在调用此接口创建防护规则前，需要调用更新JS脚本反爬虫规则防护模式（UpdateAnticrawlerRuleType）接口指定防护模式 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}

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录遍历、敏感文件访问、命令/代码注入等常规的Web攻击，以及Webshell检测、深度反逃逸检测等Web基础防护。 网站反爬虫的“特征反爬虫”规则 可防护搜索引擎、扫描器、脚本工具、其它爬虫等爬虫。 在该攻击事件所在行的“操作”列，单击“误报处理”，详细操作请参见处理误报事件。 自定义防护规则

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删除JS脚本反爬虫防护规则 功能介绍 删除JS脚本反爬虫防护规则 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/waf/policy/{policy_id}/anticrawler/{rule_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型

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查询JS脚本反爬虫防护规则 功能介绍 根据Id查询JS脚本反爬虫防护规则 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/waf/policy/{policy_id}/anticrawler/{rule_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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