删除可视化作业 功能介绍 删除可视化作业。此接口为异步接口，作业状态请通过查询可视化作业列表与查询可视化作业详情接口获取。 URI DELETE /v1/{project_id}/visualization-jobs/{job_id} 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否为必选

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Terminal方式打开MindInsight Step4 查看训练看板中的可视化数据 训练看板是MindInsight的可视化组件的重要组成部分，而训练看板的标签包含：标量可视化、参数分布图可视化、计算图可视化、数据图可视化、图像可视化和张量可视化等。 更多功能介绍请参见MindSpore官网资料：查看训练看板中可视的数据。

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可视化查询图 在图引擎编辑器中，您可以使用拖拽的方式创建图查询语句，并且可以直接预览查询结果，无需手动编写任何代码。 操作步骤 在图引擎编辑器左侧的区域内选择“可视化查询”模块。 图1 可视化查询 在画布中添加点： 在“添加点模式”页签下会展示全图数据中所有的点边label，每个

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日志可视化概述 云日志服务支持可视化展示您的查询与分析结果。您可以根据分析需求选用合适的统计图表类型或仪表盘展示查询和分析结果，并将结果保存到实时刷新的仪表盘中。 表1 可视化方式 可视化方式 说明 统计图表 统计图表是云日志服务根据SQL查询语法渲染出的结果。云日志服务提供表格

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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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大数据AI、机器学习等分析技术，从资产安全、威胁告警、漏洞管理、基线检查维度，分类呈现资产安全状况。 HSS通过在主机中安装Agent，使用AI、机器学习和深度算法等技术分析主机中风险，并从HSS云端防护中心下发检测和防护任务，全方位保障主机安全。同时可从可视化控制台，管理主机Agent上报的安全信息。

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工具接口 创建图片Metadata 配置并切换用户 导入用户证书秘钥并切换用户 生成私钥和证书 生成数字资产标识 生成数字资产编码 上传并审核图片 父主题： Go

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响应示例 状态码： 200 成功返回200 { "tools" : [ { "id" : "工具Id", "name" : "工具名称", "url" : "工具链接", "icon" : "Base64", "problem_type_id"

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工具管理 工具管理简介 新建应用 导入应用 上传应用 发布应用 编辑应用 创建FastQC应用样例 新建流程 流程设计器 导入流程 上传流程 发布流程 添加分类标签 下载应用或流程 父主题： 用户指南（基因平台）

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工具库 防盗地址生成

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准备工具 迁移过程需准备的工具包括：PL/SQL Developer、Instant Client和DSC，下载地址参见表1 表1 准备工具 工具名 描述 下载地址 PL/SQL Developer Oracle可视化开发工具 PL/SQL Developer下载地址 Oracle

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工具对接 JDBC配置 父主题： 开发设计建议

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工具对接 JDBC配置 父主题： 开发设计建议

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工具采集 创建工具采集任务 采集器管理 采集器参数配置说明

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编码工具 编码工具为用户提供常见的加解码功能，如MD5、Base64等。包含“Base64解码”、“MD5编码”、“Base64编码”三个执行动作。 连接参数 编码工具连接器无需认证，无连接参数。 Base64解码 使用Base64算法进行解码。 输入参数 用户配置Base64解码执行动作，相关参数说明如表1所示。

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计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图，提供插件化的 区块链 对接存储，实现使用过程的可审计、可追溯。

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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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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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AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通

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停止可视化作业 功能介绍 停止可视化作业。此接口为异步接口，作业状态请通过查询可视化作业列表与查询可视化作业详情接口获取。 URI POST /v1/{project_id}/visualization-jobs/{job_id}/stop 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数

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stop_visualization_job() 方式二： 根据创建可视化作业生成的可视化作业对象停止 1 status = job_visualization_instance.stop_visualization_job() 方式三： 根据查询可视化作业对象列表返回的指定可视化作业对象停止 1 status =

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