异常检测 异常检测应用场景相当广泛，包括了入侵检测，金融诈骗检测，传感器数据监控，医疗诊断和自然数据检测等。异常检测经典算法包括统计建模方法，基于距离计算方法，线性模型和非线性模型等。 我们采用一种基于随机森林的异常检测方法： One-pass算法，O(1)均摊时空复杂度。 随机

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异常检测 异常检测应用场景相当广泛，包括了入侵检测，金融诈骗检测，传感器数据监控，医疗诊断和自然数据检测等。异常检测经典算法包括统计建模方法，基于距离计算方法，线性模型和非线性模型等。 我们采用一种基于随机森林的异常检测方法： One-pass算法，O(1)均摊时空复杂度。 随机

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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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《XXX（客户名）xx应用性能测试方案设计建议书》 《XXX（客户名）xx应用性能诊断建议书》 《XXX（客户名）xx应用性能优化建议书》 应用性能诊断-远程 《XXX（客户名）xx应用性能诊断建议书》 应用性能诊断-现场-增量包 本服务只能在应用性能诊断-现场叠加购买，故不再单独输出交付件，相应输出合并在现场交付件中

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其他自助问题诊断 如果您在使用ELB的过程中遇到以下问题，也可通过弹性负载均衡自助诊断工具进行诊断。 ELB计费问题。 独享型和共享型ELB的使用区别。 ELB计费问题 了解ELB的计费规则、变更ELB的规格和计费模式，详情请参见表1。 表1 负载均衡计费概览 计费常见场景 参考文档

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及医疗机构和居民之间的充分连接、一体化构建，跨越边界，天然形成医疗、健康数据于一体的数据中心，最有效的支撑建设医共体、医联体或者医疗集团，助力同质化管理和服务。并大力发展慢病管理、康复管理、健康促进等信息体系和服务体系；统筹区域内的医疗资源，形成县乡村一体化网络，提高基层医疗服务

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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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API（医疗智能体平台） 项目管理 系统管理 数据管理 数据库管理 应用管理 资产市场 notebook开发环境 Nextflow接口

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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启动根因诊断 根因诊断自动将告警聚合成事件，通过全链路诊断AI引擎，整合根因诊断原子能力，达到快速问题定界和根因推荐。 通过根因诊断的告警聚合基础能力以及业务配置的指标/维度关联关系将告警聚合成一个事件。 根因诊断目前支持的诊断算法主要有4种，各诊断能力之间相互独立，业务可以根据自己的场景选择使用：

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实例诊断”进入实例诊断页面。 设置诊断对象和诊断时间区间，单击“开始诊断”。 诊断对象：支持选择单节点、所有节点。 时间区间：支持诊断实例7天内的数据，每次诊断最长时间周期为10分钟。 如下图设置，表示诊断实例在选定时间之前10分钟内的数据。 图1 设置实例诊断对象和时间 实例在规格变更过程中执行实例诊断可能会诊断失败。

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收集设备诊断信息 在主菜单中选择“维护 > 诊断工具 > 设备诊断工具”，单击“诊断信息收集”页签。 单击“手动采集”页签，选择待收集信息的设备类型。 单击“开始采集”。立即采集设备的所有诊断信息。 待设备上传诊断信息日志后，通过界面下载。 父主题： 故障信息收集

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是 String 诊断报告ID。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 abnormal_item_sum Integer 诊断结果为异常的诊断项总数。 failed_item_sum Integer 诊断失败的诊断项总数。 dia

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一键诊断 用户反馈是否有帮助 根据itemIds查询指定的诊断检查项执行结果 查询诊断任务执行结果 查询诊断历史记录列表 开始一键诊断 获取资源信息 父主题： API v2（推荐）

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实例诊断ID说明 表1 cause_ids ID ID类型 ID说明 1 cause 活跃连接数超过{THRESHOLD} 2 cause 瞬时流量过大 3 cause 底层磁盘异常 4 cause 持久化失败 5 cause 内存使用量超过{THRESHOLD} 6 cause

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nEntity 参数 参数类型 描述 name String 诊断维度名称 abnormal_num Integer 该诊断维度下，异常的诊断项总数 failed_num Integer 该诊断维度下，诊断失败的诊断项总和 diagnosis_item_list Array of

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启动根因诊断 根因诊断自动将告警聚合成事件，通过全链路诊断AI引擎，整合根因诊断原子能力，达到快速问题定界和根因推荐。 通过根因诊断的告警聚合基础能力以及业务配置的指标/维度关联关系将告警聚合成一个事件。 根因诊断目前支持的诊断算法主要有4种，各诊断能力之间相互独立，业务可以根据自己的场景选择使用：

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