什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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私网NAT的收费情况是怎么样的？ 目前私网NAT在部分区域限时免费，在部分区域已开始计费，关于私网NAT计费情况详见计费说明（ 私网NAT网关 ）。 父主题： 私网NAT网关

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私网NAT的收费情况是怎么样的？ 目前私网NAT在部分区域限时免费，在部分区域已开始计费，关于私网NAT计费情况详见计费说明（私网NAT网关）。 父主题： 计费FAQ

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验证网络互通情况 操作场景 本章节指导用户登录 弹性云服务器 E CS ，验证网络互通情况。 操作步骤 登录弹性 云服务器 。 弹性云 服务器 有多种登录方法，具体请参见登录弹性云服务器。 本示例是通过管理控制台远程登录（VNC方式）。 在弹性云服务器的远程登录窗口，执行以下步骤，验证网络情况。 执行以下命令，验证VPC网络互通情况。

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c-demo-02的网络互通情况为例： ping 弹性云服务器IP地址 命令示例： ping 10.2.0.175 回显类似如下信息，表示网络互通配置成功。 不要中断2.a，登录ecs-inspection，验证vpc-demo-01到vpc-demo-02的流量是否通过ecs-inspection。

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图1 Pod列表页面 您可以利用页面左上方的命名空间，以及列表上方的实例名称、状态、实例IP和所在节点进行筛选，快速定位所需的实例。 在列表的右上角，您可以单击按钮来导出全部实例数据，或者选择部分实例进行导出，此时仅导出所选中的数据。导出的文件为“.xlsx”格式，文件命名中包含时间戳。

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查看分析情况。 HSS安全总览 在SA中的HSS业务分析页面，您可以查看您所有资产的风险指数、风险趋势、TOP5事件类型以及您开通的主机安全和 容器安全服务 数量，帮助您实时了解主机和容器的安全状态和存在的安全风险。 具体分析情况请参见HSS业务分析。 WAF安全总览 在SA中的WAF

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试集。在这种情况下，验证集的比例就是20%。 验证集的比例对于机器学习模型的性能评估非常重要。如果验证集的比例过小，可能导致模型在验证集上表现不够稳定，无法准确评估模型的性能。如果验证集的比例过大，可能会导致训练集的样本量不足，影响模型的训练效果。因此，在选择验证集的比例时，需要

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原因在于Windows和Linux对TCP的实现不一致，导致速率慢。所以对端ECS使用不同的系统时，无法满足带宽要求。 使用iperf3测试结果截图如图3所示。 图3 互为对端的ECS系统不同时iperf3测试结果 假设用户购买的VPN网关的带宽为1000Mbit/s， 用户购买的VPN网关为网关的整体吞吐能力

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规则运行情况 查看执行耗时日志和执行异常情况。 操作步骤 进入“管理员工具”页面，选择“运维管理员 > 配置管理 > 规则运行情况”。 在“执行耗时日志”页签中，查看业务模块对应规则的“执行时间”和“执行时长”。 在“执行异常情况”页签中，选择“微服务”“版本”“规则名称”和“状态”筛选查询。

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执行以下命令，验证VPC网络互通情况。 ping 弹性云服务器IP地址 以登录ecs-isolation-01，验证vpc-isolation-01与vpc-share的网络互通情况为例： ping 192.168.0.130 回显如下信息，表示网络互通。 重复执行1~2，验证其他VPC之间的网络隔离和互通情况。

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网页防篡改等功能，帮助企业更方便地管理主机安全风险，实时发现黑客入侵行为，以及满足等保合规要求。 Web应用防火墙 WAF：对网站业务流量进行多维度检测和防护，结合深度机器学习智能识别恶意请求特征和防御未知威胁，全面避免网站被黑客恶意攻击和入侵。

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Migration，简称 CDM ），是一种高效、易用的批量数据迁移服务。 CDM围绕大数据迁移上云和 智能数据湖 解决方案，提供了简单易用的迁移能力和多种数据源到 数据湖 的集成能力，降低了客户数据源迁移和集成的复杂性，有效的提高您数据迁移和集成的效率。 产品首页 图说ECS 立即使用 立即使用

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PA是典型的调度层弹性组件，通过HPA可以调整应用的副本数，调整的副本数会改变当前负载占用的调度容量，从而实现调度层的伸缩。 节点弹性伸缩：即资源层弹性，主要是集群的容量规划不能满足集群调度容量时，会通过弹出ECS或CCI等资源的方式进行调度容量的补充。CCE容器实例弹性到CCI

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阶特征组合、学习特征之间的关系，无需人工经验干预，同时能够解决组合特征稀疏的问题。FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机的改进版本，因子分解机每个特征对其他域的隐向量都一致，而域感知因子分解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更

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查看给定数据集的订阅情况 功能介绍 根据数据集ID获取数据集的订购情况，仅管理员权限可用。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/subscribtions/{id}?pageNum=1&pageSize=5 参数说明 参数名 是否必选 参数类型

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resultDatas object 查询成功后，返回结果信息的对象。 该数组中对象的参数说明请参见表4。 说明： 当前字段为兼容8.13及其之前版本接口响应参数使用。 4 resultDesc object 查询成功后，返回结果信息的对象。 该数组中对象的参数说明请参见表4。 表4 resultD

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增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特征挖掘十分重要，尤其是具有强表达能力的特征，可以抵过大量的弱表达能力的特征。 特征的数量并非重点，质量才是，总之强表达能力的特征最重要。 能否挖掘出强表达能力的特征，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中：学

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体支持的参数请参考表1。 表1 常规配置参数 算法类型 参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度

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球范围内教学理念、教学方法、学习环境和教师与学生行为模式的深刻变革。当下，教育培训的改革已从内容供给的改革（在线课程）、教与学模式的改革、评价模式的改革以及课堂环节的改变（智慧教室建设）等几个方面全面铺开。课堂是教育的主战场，是人才培养的主渠道，目前的“课堂教学”环节却面临着诸多问题：

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提供了更实时高效的多样性算力，可支撑更丰富的大数据处理需求。产品内核及架构深度优化，综合性能是传统MapReduce模型的百倍以上，SLA保障99.95%可用性。 图1 DLI Serverless架构 与传统自建Hadoop集群相比，Serverless架构的DLI还具有以下优势：

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