内容审核-文本

两个点组成，第一个点起始点，第二个点为终止点。 dashed [[0,100],[50,95]] 两个点组成，第一个点起始点，第二个点为终止点。 point [[0,100]] 一个点组成。 polyline [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 折线，多个点组成。

查看更多 →

两个点组成，第一个点起始点，第二个点为终止点。 dashed [[0,100],[50,95]] 两个点组成，第一个点起始点，第二个点为终止点。 point [[0,100]] 一个点组成。 polyline [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 折线，多个点组成。

查看更多 →

两个点组成，第一个点起始点，第二个点为终止点。 dashed [[0,100],[50,95]] 两个点组成，第一个点起始点，第二个点为终止点。 point [[0,100]] 一个点组成。 polyline [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 折线，多个点组成。

查看更多 →

StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

查看更多 →

概念术语 存储方式：是指计算节点部署时选择的存储方式，目前仅支持“主机存储”和“OBS存储”两种存储方式。前一种是指计算节点交互的数据存储在计算节点所在机器上，后一种是计算节点交互的数据存储在部署时选择的OBS桶中。 数据目录：计算节点部署时选择的存储路径，用于 TICS 服务的数据和外部

查看更多 →

数据集的实例，有具体的数据。 T 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版体验式开发模式下，模型训练服务支持的特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLa

查看更多 →

创建特征工程 用户可以在“数据集详情”页面基于数据集实例新建特征工程，对数据集执行特征操作；也可以在“特征工程管理”页面新建特征工程。我们以在“特征工程管理”页面创建特征工程为例，操作步骤如下。 单击“特征工程管理”页面的。 弹出“特征处理”对话框。如图1所示。 图1 创建特征工程

查看更多 →

程。我们以在“特征工程管理”页面创建特征工程为例，操作步骤如下。 单击特征工程首页右上角的图标。 弹出“特征处理”对话框。如图1所示。 图1 创建特征工程 配置“特征处理”对话框参数，具体参见表1。 表1 特征工程参数配置说明 参数名称 参数说明 工程名称 特征工程的名称。 只能以字母（A~Z

查看更多 →

List 用户特征列表。 item_features List 物品特征列表。 表5 user_features 和 item_features参数说明 参数名称 参数类型 说明 feature_name String 特征名称。 feature_type String 特征类型。 feature_value_type

查看更多 →

List 用户特征列表。 item_features List 物品特征列表。 表5 user_features 和 item_features参数说明 参数名称 参数类型 说明 feature_name String 特征名称。 feature_type String 特征类型。 feature_value_type

查看更多 →

学习技术，同时ModelArts是一站式的 AI开发平台 ，从数据标注、算法开发、模型训练及部署，管理全周期的AI流程。直白点解释，ModelArts包含并支持DLS中的功能特性。当前，DLS服务已从华为云下线，深度学习技术相关的功能可以直接在ModelArts中使用，如果您是DLS

查看更多 →

单点环路检测（single_vertex_circles_detection） 功能介绍 根据输入参数，执行单点环路检测算法。 单点环路检测（single_vertex_circles_detection）意在寻找图中的环路，环路上的点较好地体现了该点的重要性。 URI POST

查看更多 →

两个点组成，第一个点起始点，第二个点为终止点。 dashed [[0,100],[50,95]] 两个点组成，第一个点起始点，第二个点为终止点。 point [[0,100]] 一个点组成。 polyline [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 折线，多个点组成。

查看更多 →

防护同形字符混淆、通配符变形的命令注入、UTF7、Data URI Scheme等深度反逃逸。 说明： 开启“深度检测”后，WAF将对深度反逃逸进行检测防护。 header全检测 默认关闭。关闭状态下WAF会检测常规存在注入点的header字段，包含User-Agent、Content-type、Acc

查看更多 →

步骤2：准备应用运行环境 更多 技术专题 技术、观点、课程专题呈现 Cloud Native Lives Kubernetes系列课程，带你走进云原生技术的核心 GO语言深入之道 介绍几个Go语言及相关开源框架的插件机制 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服

查看更多 →

学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

查看更多 →

学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

查看更多 →

学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

查看更多 →

组后，即受到这些访问规则的保护。 安全组介绍 Web应用防火墙 华为云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。 WAF介绍 父主题： 安全

查看更多 →

两个点组成，第一个点起始点，第二个点为终止点。 dashed [[0,100],[50,95]] 两个点组成，第一个点起始点，第二个点为终止点。 point [[0,100]] 一个点组成。 polyline [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 折线，多个点组成。

查看更多 →

模型管理界面新增推理服务入口、新增创建联邦学习案例入口，对应模型管理章节截图更新。 Jupyterlab算子菜单位置及算子分组变更，对应特征工程章节菜单入口描述变更。 Jupyterlab特征工程选择数据增加时序数据选择，并支持多数据选择，对应特征工程章节操作截图全量更新。 2020-03-30

查看更多 →