致远互联协同管理解决方案

选择需要防护的区域和对象后，在“频率控制”下方单击“自定义频率控制规则”。 图2 频率控制 单击“添加规则”。 配置频率控制规则，如图3所示。 图3 添加频率控制规则 表1 参数说明 参数 说明 规则名称 自定义规则名称。 限速模式 “源限速”：对源端限速，如某IP（或用户）的访问频率超过限速频率，就会对该IP（或用户）的访问限速。

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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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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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接口频率限制 为了防止企业和ISV应用的程序错误而引发 WeLink 服务器负载异常，默认情况下，每个服务端调用接口都有一定的频率限制，当超过此限制时，调用对应接口会收到相应错误码。 以下是当前默认的频率限制，WeLink后台可能会根据运营情况调整此阈值： 每个接口每秒能被调用的次数

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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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预算更新的频率？ 您的原始成本是准实时更新的，预算告警每小时检测一次，华为云会基于该刷新节奏，更新和发送预算信息和关联告警。 父主题： 预算管理

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短信发送频率限制是什么？ 为防止客户在短时间内向同一号码，发起大量短信发送请求，影响用户体验。华为云IoT云通信针对国内短信进行如下流量控制，具体限制数量以运营商的实现为准。 限制项 短信类型 限制频率 说明 号码频次 验证码/通知 2次/分钟 任意1分钟内，对同一个手机号码发送短信最多2次，超出次数会被限制。

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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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怎么取消（调整）短信发送频率限制？ 不支持取消限制。如果您的业务需要调整频率限制，请提供业务场景和实际需要的频率限制阈值联系华为云客服申请调整。短信发送频率限制 父主题： 短信发送问题

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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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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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“限速频率”外，还需要配置“放行频率”。 如果在一个限速周期内，访问的请求频率超过“限速频率”触发了拦截，那么，在下一个限速周期内，拦截阈值将动态调整为“放行频率”。且“放行频率”为0时，表示上个周期发生拦截后，下一个周期所有满足规则条件的请求都会被拦截。 区别 “放行频率”和“限速频率”的限速周期一致。

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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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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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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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 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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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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