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

查看更多 →

我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面，单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面，卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】，弹出课程的详情页面，可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题： 实施步骤

查看更多 →

人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能

查看更多 →

使用自动学习实现零代码AI开发 自动学习简介 使用自动学习实现图像分类 使用自动学习实现物体检测 使用自动学习实现预测分析 使用自动学习实现声音分类 使用自动学习实现文本分类 使用窍门

查看更多 →

准备工作 您可根据实际情况选择如下任一组设备进行调试： 安卓手机、数据线、Windows系统电脑。 苹果手机、数据线、Mac系统电脑。 调试步骤 选择安卓手机调试。 用数据线连接手机、电脑，手机开启USB调试模式。 在Chrome浏览器输入：chrome://inspect/#dev

查看更多 →

等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成

查看更多 →

欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特征挖

查看更多 →

如何查看接口的mac地址 问题描述 如何查看接口的mac地址？ 解决办法 父主题： 常见FAQ

查看更多 →

ALM-157163598 MAC漂移告警 告警解释 MAC flapping detected, BdId = [BdId], Original-Port = [IfNameA], Flapping port 1 = [IfNameB], port 2 = [IfNameC].

查看更多 →

Gallery为零基础开发者，提供无代码开发工具，快速推理、部署AI应用；为具备基础代码能力的开发者，AI Gallery将复杂的模型、数据及算法策略深度融合，构建了一个高效协同的模型体验环境，让开发者仅需几行代码即可调用任何模型，大幅度降低了模型开发门槛。 充足澎湃算力，最佳实践算力推荐方案，提升实践效率和成本

查看更多 →

基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

查看更多 →

CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

查看更多 →

，将图片标注“合格”、“不合格”，通过训练部署模型，实现产品的质检。 物体检测 物体检测项目，是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片，用合适的框标注物体作为训练集，进行训练输出模型。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体的计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。

查看更多 →

以获得官方认证证书，可以获得华为云面试优先推荐等其他权益。 华为云开发者认证是华为云聚焦云上应用设计、构建和运维打造的系统化认证，帮助开发者基于华为云服务及工具进行开发、实践、应用构建，与云上技术齐驱并进，助力开发者职业成功。 父主题： 关于华为云认证

查看更多 →

与该阻塞端口相连的网络内发生MAC漂移。 处理步骤 确认线缆连接正确，并查看是否仍然上报该告警。 Y=>2。 N=>10。 根据组网判断是否可以把同时检测到相同MAC的端口不配置在一个VSI中。 Y=>3。 N=>4。 修改配置，把发生学习到相同MAC的两个端口配置在不同的VSI中，查看是否仍然上报该告警。

查看更多 →

模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

查看更多 →

hwMacEntityUsageThreshold MAC表使用率超限告警门限 对系统的影响 MAC表使用率达到告警阈值后，有些MAC地址可能学习不到。 可能原因 MAC表使用率达到告警阈值80%。 处理步骤 删除不需要的静态MAC地址表项。参见命令mac-address static vlan。

查看更多 →

hwMacEntityUsage MAC表使用率 hwMacEntityUsageThreshold MAC表使用率超限告警门限 对系统的影响 MAC表使用率达到告警阈值后，有些MAC地址可能学习不到。 可能原因 MAC表使用率达到告警阈值80%。 处理步骤 删除不需要的静态MAC地址表项。参见命令mac-address

查看更多 →

ALM-157155346 MAC漂移告警 告警解释 MAC flapping detected, VlanId = [VlanId], Original-Port = [IfNameA], Flapping port 1 = [IfNameB], port 2 = [IfNameC]

查看更多 →

ALM-3276800219 MAC发生漂移 告警解释 L2IFPPI/4/MFLPVLANALARM: OID [OID] MAC move detected, VLANID=[INTEGER], [OCTET]. MAC发送漂移时上报的告警。 告警属性 告警ID 告警级别 告警类型

查看更多 →

ALM-157155346 MAC漂移告警 告警解释 MAC flapping detected, VlanId = [VlanId], Original-Port = [IfNameA], Flapping port 1 = [IfNameB], port 2 = [IfNameC]

查看更多 →