组织 Organizations

权限策略和授权项 策略和授权项说明 APM授权项

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权限策略和授权项 策略和授权项说明 DAS授权分类

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默认情况下，新建的IAM用户没有任何权限，您需要将其加入用户组，并给用户组授予策略或角色，才能使用户组中的用户获得相应的权限，这一过程称为授权。授权后，用户就可以基于已有权限对服务进行操作。 权限根据授权的精细程度，分为角色和策略。角色以服务为粒度，是IAM最初提供的一种根据用户的工作职能

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现了节点热备和持久化文件多个备份。 主备、读写分离实例的主备节点进程，以及集群实例每个分片内主备节点进程的数据同步和持久化方式如下图所示。 图3 单可用区内主备节点间高可用 实例单Region跨可用区灾备 除单机实例外，其他类型的缓存实例都支持将主备节点部署在不同的可用区内（即不

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Eye服务的其它功能。 策略是IAM最新提供的一种细粒度授权的能力，可以精确到具体服务的操作、资源以及请求条件等。基于策略的授权是一种更加灵活的授权方式，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。默认情况下，新建的IAM用户没有任何权限，您需要将其加入用户组，并给用户组授予策略，才能使

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workspace 是 String 工作空间ID，获取方法请参见实例ID和工作空间ID。 X-Project-Id 否 String 项目ID，获取方法请参见项目ID和账号ID。 多project场景采用AK/SK认证的接口请求，则该字段必选。 Content-Type 否 String

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介绍TensorFlow的框架，TensorFlow2.0的基础与高阶操作，TensorFlow2.0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

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供的一种根据用户的工作职能定义权限的粗粒度授权机制。策略以API接口为粒度进行权限拆分，授权更加精细，可以精确到某个操作、资源和条件，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。 如果您要允许或是禁止某个接口的操作权限，请使用策略。 账号具备所有接口的调用权限，如果使用账号下的IAM

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权限策略和授权项 策略及授权项说明 弹性公网IP 带宽 带宽（V2.0） EIP V3 弹性公网IP标签 浮动IP（Openstack Neutron API） API授权项注意事项

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对应API接口：自定义策略实际调用的API接口。 授权项：自定义策略中支持的Action，在自定义策略中的Action中写入授权项，可以实现授权项对应的权限功能。 依赖的授权项：部分Action存在对其他Action的依赖，需要将依赖的Action同时写入授权项，才能实现对应的权限功能。

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权限策略和授权项 权限及授权项说明 公共查询权限 实例相关权限 策略及授权项说明 公共查询权限 实例相关权限

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权限策略和授权项 权限及授权项说明 API授权项列表

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对应API接口：自定义策略实际调用的API接口。 授权项：自定义策略中支持的Action，在自定义策略中的Action中写入授权项，可以实现授权项对应的权限功能。 依赖的授权项：部分Action存在对其他Action的依赖，需要将依赖的Action同时写入授权项，才能实现对应的权限功能。

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权限策略和授权项 策略及授权项说明 TaurusDB授权分类

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权限策略和授权项 策略及授权项说明 TaurusDB授权分类

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默认情况下，新建的IAM用户没有任何权限，您需要将其加入用户组，并给用户组授予策略或角色，才能使用户组中的用户获得相应的权限，这一过程称为授权。授权后，用户就可以基于已有权限对云服务进行操作。 权限根据授权的精细程度，分为角色和策略。角色以服务为粒度，是IAM最初提供的一种根据用户的工作职

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权限策略和授权项 策略和授权项说明 文档数据库服务授权项说明

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启用和禁用标签策略 只有组织管理账号才可以启用或禁用标签策略，委托管理员无法执行此操作。 启用标签策略 在创建标签策略并将其附加到组织单元和账号之前，必须先启用标签策略，且只能使用组织的管理账号启用标签策略。 以组织管理员或管理账号的身份登录管理控制台，进入Organizations控制台。

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权限策略和授权项 策略及授权项说明 GaussDB 授权分类

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应用场景 推荐系统支持深度智能挖掘用户和物品的关联关系，将对应场景的推荐结果推送给用户，代替低纬度的人工规则，提升了相关运营指标和用户的体验。包含了互联网信息流，短视频/直播/音乐/阅读，广电媒资，社交，电商等场景。 RES+电商应用场景 场景描述 电商场景中，通常涉及首页推荐、

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确定发布 调整阈值 训练好的模型可以通过调整阈值，影响机器人直接回答的准确率。阈值越高，机器人越严谨，对用户问的泛化能力越弱，识别准确率越高；阈值越低，机器人越开放，对用户问的泛化能力越强，识别准确率越低。 针对历史版本的模型，可以根据当前模型调节直接返回答案的阈值。 在“模型管理”

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