默认配置下日常运营模式允许可信、可疑进程运行，仅对恶意进程进行告警。 白名单策略名称 系统默认会生成白名单策略名称，建议您自定义修改，后续方便区分和管理。 智能学习天数 HSS学习 服务器 应用进程的天数。学习天数越多，学习结果越准确。 学习结果确认方式 当HSS学习完策略关联的服务器后，对于特征不明显可疑进程的确认方式。

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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维度过滤器，用于按照维度和请求量进行过滤。 指标类型 指标的类型，针对指标的定义进行选择。 算法类型 选择异常检测算法，支持固定阈值和动态阈值。 固定阈值：简单设置上限或者下限值。一旦数据超过上限或是低于下限则发生异常。 动态阈值：通过训练历史数据，实现对数据特征的学习，构建数据的模型。并利用模型来预测数

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维度过滤器，用于按照维度和请求量进行过滤。 指标类型 指标的类型，针对指标的定义进行选择。 算法类型 选择异常检测算法，支持固定阈值和动态阈值。 固定阈值：简单设置上限或者下限值。一旦数据超过上限或是低于下限则发生异常。 动态阈值：通过训练历史数据，实现对数据特征的学习，构建数据的模型。并利用模型来预测数

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维度过滤器，用于按照维度和请求量进行过滤。 指标类型 指标的类型，针对指标的定义进行选择。 算法类型 选择异常检测算法，支持固定阈值和动态阈值。 固定阈值：简单设置上限或者下限值。一旦数据超过上限或是低于下限则发生异常。 动态阈值：通过训练历史数据，实现对数据特征的学习，构建数据的模型。并利用模型来预测数

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后删除实例。 随着数据量不断增大，企业要高效准确地处理实时数据，需要运行越来越多的CPU资源来提供充足算力。采用按需实例会在成本可控上遇到较大挑战。 竞享实例的应用 客户通过使用竞享实例来降低用云成本，并在预算范围内尽可能的扩大集群规模，提升业务效率。客户要面对的最大挑战是一定概

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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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Service）是通过专业的防DDoS设备来为客户互联网应用提供精细化的抵御DDoS攻击能力（包括CC、SYN flood、UDP flood等所有DDoS攻击方式）。可根据租用带宽及业务模型自助配置防护阈值参数，系统检测到攻击后通知用户进行网站防御。 更多DDoS高防详情可参见Anti-DDoS流量清洗产品介绍。

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全局特征信息文件 在特征工程、在线模块，近线模块时都会用到该全局的特征信息文件。当上传的数据中的特征有变化时，用户需要同步更新该文件。该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、特征值类型。 表1 全局特征信息文件字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 user_features

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是否为k:v的稀疏特征, 如果指定该列，soften_cols参数只支持选择稀疏特征列kv_col中的列名。 False kv_col 否 如果为稀疏特征，指定稀疏特征列名。 "kv" item_spliter 否 稀疏特征的分隔符。 "," kv_spliter 否 稀疏特征key和value的分隔符。

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如何进行课程学习记录查询并导出？ 前提条件 用户具有“查询课程记录”权限 操作步骤： 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->学习记录”，查询课程学习记录 点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出，筛选说明如下表： 图1 课程记录查询条件 表1 “课程学习记录”筛选项

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用户Token。由一个或多个字母数字+-=符号组成。 通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容,zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型 响应参数 状态码： 200

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用户Token。由一个或多个字母数字+-=符号组成。 通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容,zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型 表3 请求Body参数

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云容器引擎-成长地图 | 华为云 图像搜索 图像搜索（ImageSearch）基于深度学习与图像识别技术，结合不同应用业务和行业场景，利用特征向量化与搜索能力，帮助客户从指定图库中搜索相同或相似的图片。 免费体验 图说E CS 立即使用 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转ImageSearch

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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特征工程简介 用户可以通过特征工程对数据集进行数据处理、特征组合、特征转换等特征处理，最大限度的从原始数据中提取特征以供模型训练使用。此外，用户还可以将优质的特征工程发布成服务，以服务的形式对具备完全相同特征的数据进行预处理。 特征工程相关的基本概念： 特征工程：对数据进行特征处理操作的工程。

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数据清洗：数据清洗是指对数据进行去噪、纠错或补全的过程。 数据清洗是在数据校验的基础上，对数据进行一致性检查，处理一些无效值。例如在深度学习领域，可以根据用户输入的正样本和负样本，对数据进行清洗，保留用户想要的类别，去除用户不想要的类别。 数据选择：数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。

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单击资产浏览图标，选择“算链”，单击展开，找到预置算链“销售销量训练”，如图1所示。 图1 预置算链 双击打开销售销量训练，并选择Kernel PySpark-2.4.5。 保存模型节点将训练完成的模型保存到本地默认位置，用于进行销售销量预测。您也可以右键该节点选择“参数设置”，如

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概述 图像搜索（ Image Search ）基于深度学习与图像识别技术，结合不同应用业务和行业场景，利用特征向量化与搜索能力，帮助您从指定图库中搜索相同或相似的图片。 图像搜索服务以开放API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）的

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长度不能超过255个字符。 风险等级 设置特征的风险等级。 攻击类型 选择特征的攻击类型。 影响软件 选择受影响的软件。 操作系统 选择操作系统。 方向 选择该特征匹配流量的方向。 ANY：任意方向。 服务器到客户端 客户端到服务器 协议类型 选择特征的协议类型。 源类型 选择源端口类型。 ANY：任意端口类型。

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