下一步。 请检查是否配置了正确的DNS 服务器 或者确认此DNS服务器是否能正常解析。 如果设备配置了安全策略等，需要检查配置确认是否允许报文从设备出接口出去。 检查设备存储卡空间和系统内存。 通过命令行（dir）或web检查设备存储卡剩余空间是否满足要求。 如果是因为存储卡空间不足

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图6 绘制草图 选择特征工具：拉伸凸台/基体。 图7 拉伸凸台/基体 根据需求拾取草图及设置相关参数。 图8 参数设置 单击“确定”按钮生成特征，单击“取消”按钮可取消。 提示： 拾取框在激活状态下（即浅蓝色状态，鼠标单击即可激活）才可进行拾取元素； 在拾取草图时，鼠标可拾取其边线或者其区域；

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sample_name String 根据样本名称搜索（含后缀名）。 sample_time String 样本加入到数据集时，会根据样本在OBS上的最后修改时间(精确到天)建立索引，此处可以根据此时间进行搜索。可选值如下： month：搜索往前30天至今天内添加的样本 day：搜索昨天(往前1天)至今天内添加的样本

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修复建议等信息。 工作原理 漏洞管理服务具有如下能力： Web网站扫描 采用网页爬虫的方式全面深入的爬取网站url，基于多种不同能力的漏洞扫描插件，模拟用户真实浏览场景，逐个深度分析网站细节，帮助用户发现网站潜在的安全隐患。同时内置了丰富的无害化扫描规则，以及扫描速率动态调整能力，可有效避免用户网站业务受到影响。

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Graph，DAG）的开发，整个DAG的执行就是有序的任务执行模板，依次执行从数据标注、数据集版本发布、模型训练、模型注册到服务部署环节。如果想了解更多关于Workflow您可以参考Workflow简介。 图1 自动学习操作流程 图2 Workflow运行流程 项目类型介绍 图像分类 图

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同特征的多行样本进行可信联邦学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行可信联邦学习，联合建模。 概念术语

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开启调度，按照指定的调度策略定期执行作业。 “调度周期”：调度周期可选“天”或“周”。 “选择时间”：当 调度周期选择为“周”时，可在此下拉框中勾选星期一到星期天的任一天进行调度。 “具体时间”：选择具体的调度时间。 父主题： 算法介绍及参数说明

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VLAN ID。 MacLimitMaxMac 配置的可以学习到MAC的最大数。 对系统的影响 当超过MAC地址表项限制时，设备不再学习新的MAC表项。 可能原因 学习的动态MAC数目超过了限制MAC表规则中规定的最大MAC学习的数目。 处理步骤 删除不需要的MAC，或者在VLAN视图下执行命令mac-address

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L2IfPortName 接口名字。 MacLimitMaxMac 配置的可以学习到MAC的最大数。 对系统的影响 当超过MAC地址表项限制时，设备不再学习新的MAC表项。 可能原因 学习的动态MAC数目超过了限制MAC表规则中规定的最大MAC学习的数目。 处理步骤 删除不需要的MAC，或者在VLAN视图下执行命令mac-address

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BD ID。 MacLimitMaxMac 配置的可以学习到MAC的最大数。 对系统的影响 当超过MAC地址表项限制时，设备不再学习新的MAC表项。 可能原因 学习的动态MAC数目超过了限制MAC表规则中规定的最大MAC学习的数目。 处理步骤 正常提示信息，无需处理。 参考信息 无

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隧道对端IP地址。 MacLimitMaxMac 配置的可以学习到MAC的最大数。 对系统的影响 当超过MAC地址表项限制时，设备不再学习新的MAC表项。 可能原因 学习的动态MAC数目超过了限制MAC表规则中规定的最大MAC学习的数目。 处理步骤 1. 删除不需要的MAC，或者执行命令peer

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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、页眉、页脚。 TXT内容提取 从TXT文件中提取所有文本内容。 CS V内容提取 从CSV文件中读取所有文本内容，并按该文件内容类型模板KEY值生成匹配的JSON格式数据。 PDF内容提取 从PDF中提取内容转换为结构化数据。 JSON内容提取 从JSON文件（键值对类型文件）中提取出内容。

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默认规则集【宽松】 防护粒度较粗，只拦截攻击特征比较明显的请求。 当误报情况较多的场景下，建议选择“宽松”模式。 默认规则集【中等】 默认为“中等”防护模式，满足大多数场景下的Web防护需求。 默认规则集【严格】 防护粒度最精细，可以拦截具有复杂的绕过特征的攻击请求，例如jolokia网络攻击、探测CGI漏洞、探测

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Array of strings 数据集特征集合 表5 ModelParamVo 参数 是否必选 参数类型 描述 predict_threshold 否 Float 预测阈值，最小值0，最大值1 learning_rate 否 Float 学习率，最小值0，最大值1 batch_size

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已订阅的数据集。且支持在线查看代码、图片、音视频等多种格式的文件内容。 特征工程 特征工程是模型训练的必要过程，可以实现数据集的特征组合、筛选和转换，最大限度的从数据集中提取关键特征，供模型训练使用。 特征工程集成JupyterLab开发环境，提供数据探索工具，预置数据处理、模型

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sample_name String 根据样本名称搜索（含后缀名）。 sample_time String 样本加入到数据集时，会根据样本在OBS上的最后修改时间(精确到天)建立索引，此处可以根据此时间进行搜索。可选值如下： month：搜索往前30天至今天内添加的样本 day：搜索昨天(往前1天)至今天内添加的样本

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Standard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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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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默认规则集【宽松】 防护粒度较粗，只拦截攻击特征比较明显的请求。 当误报情况较多的场景下，建议选择“宽松”模式。 默认规则集【中等】 默认为“中等”防护模式，满足大多数场景下的Web防护需求。 默认规则集【严格】 防护粒度最精细，可以拦截具有复杂的绕过特征的攻击请求，例如jolokia网络攻击、探测CGI漏洞、探测

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名称创建之后不支持修改。 数据源 从右侧下拉框中选择RES系统中已有的数据源。当无可用数据源时，此下拉框为空。 描述 对于该场景的描述信息。 场景规格 - 选择离线计算、实时计算、排序模型训练规格和在线并发数。 个性化配置 匹配特征对 匹配用户和物品特征，以便于筛选出该用户相关联的物品进行推荐。

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