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

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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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示例 定位任意实体 定位类 定位类中的方法 父主题： 通过代码搜索

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示例 单表导出操作步骤 通过创建外表，将数据库中的单表导出至OBS的两个桶中。 用户通过管理控制台登录到OBS数据服务器。在OBS数据服务器上，分别创建数据文件存放的两个桶“/input-data1”“/input-data2”，并创建每个桶下面的data目录“/input-da

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示例 常用功能示例代码 示例1： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31

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示例 常用功能示例代码 示例1： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31

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示例 常用功能示例代码 示例1： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31

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、漏洞管理、基线检查、入侵检测、程序运行认证、文件完整性校验，安全运营、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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文本分类：识别一段文本的类别。 使用自动学习功能构建模型的端到端示例，请参见“快速入门>使用自动学习构建模型”。 自动学习流程介绍 使用ModelArts自动学习开发AI模型无需编写代码，您只需上传数据、创建项目、完成数据标注、发布训练、然后将训练的模型部署上线。具体流程请参见图1。新版自动学习中，该流程可

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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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研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 OptVerse以开放API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通

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本节通过一个简单的示例说明Cromwell的使用方法。使用Cromwell首先编写WDL流程文件，定义任务如何工作。Cromwell引擎使用WDL文件描述任务执行流程，WDL的语法规则请参见1.0 specification。下面是一个简单示例WDL流程示例example.wdl。详细解释如下：这个流程一共有3个步骤stepa、stepb

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示例 本节以查询服务列表为例，详细描述接口调用的流程。该示例中的实例是在已部署的SpringCloudDemo服务上，实现调用查询服务列表接口的过程。Spring Cloud是一个基于Spring Boot实现的微服务架构开发工具。它为微服务架构中涉及的配置管理、服务治理、断路器

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示例 常用功能示例代码 示例1： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31

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研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 OptVerse以开放API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通

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示例：逻辑复制代码示例 下面示例演示如何通过JDBC接口使用逻辑复制功能的过程。执行示例前，需要加载驱动，驱动的获取和加载方法请参考JDBC包、驱动类和环境类。 针对逻辑复制的配置选项，除了在逻辑解码章节中的配置选项外，还有专门给JDBC等流式解码工具增加的配置项，如下所示。 解码线程并行度

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示例：逻辑复制代码示例 下面示例演示如何通过JDBC接口使用逻辑复制功能的过程。执行示例前，需要加载驱动，驱动的获取和加载方法请参见JDBC包、驱动类和环境类。 针对逻辑复制的配置选项，除了参考《特性指南》的“逻辑复制 > 逻辑解码”章节中的配置选项外，还有专门给JDBC等流式解码工具增加的配置项，如下所示：

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示例：逻辑复制代码示例 下面示例演示如何通过JDBC接口使用逻辑复制功能的过程。执行示例前，需要加载驱动，驱动的获取和加载方法请参见JDBC包、驱动类和环境类。 针对逻辑复制的配置选项，除了参考《特性指南》的“逻辑复制 > 逻辑解码”章节中的配置选项外，还有专门给JDBC等流式解码工具增加的配置项，如下所示：

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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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