如已配置OBS服务， 云审计 服务将事件转存至OBS桶中。用户也可以通过云审计服务的事件列表查看事件文件。云审计服务工作原理示意如图1所示。 图1 云审计服务工作原理示意图

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技术原理 多租户管理页面概述 相关模型 资源概述 动态资源 存储资源 父主题： 多租户介绍

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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技术原理 父主题： CA代理服务介绍

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方案原理 本章节分别通过生产站点正常工作、生产站点故障以及生产站点和跨可用区容灾站点同时故障三个场景，介绍在不同的故障情况下，本方案如何接管用户的业务。 生产站点正常工作 当生产站点正常工作时，状态如图1所示。 通过SDRS，在区域A内将可用区1的生产站点 服务器 的数据、配置信息同

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技术原理 CA服务技术原理图请参见图1。 图1 CA服务的技术原理 用户在通过CA服务申请证书时，需要根据实际需求来配置CA信息、证书模板、白名单和CRL等信息。 申请证书方式： 手动申请：分为通过基本信息申请证书、通过上传 CS R文件申请证书两种方式。 自动申请：通过配置CMP协

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迁移原理 CDM 迁移原理 用户使用CDM服务时，CDM管理系统在用户VPC中发放全托管的CDM实例。此实例仅提供控制台和Rest API访问权限，用户无法通过其他接口（如SSH）访问实例。这种方式保证了CDM用户间的隔离，避免数据泄漏，同时保证VPC内不同云服务间数据迁移时的传输

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备份原理 GaussDB (for MySQL)实例支持自动备份和手动备份，您可以定期对数据库进行备份，当数据库故障或数据损坏时，可以通过备份文件恢复数据库，从而保证数据可靠性。 自动备份 您可以在管理控制台设置同区域备份策略，系统将会按照自动备份策略中设置的备份时间段和备份周期进

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原理介绍 工业数字模型驱动引擎（Industrial Digital Model Engine，简称iDME）基于数据模型驱动，以正向设计即开发的模式构建云化SaaS多租的业务应用，基于全领域数据模型和数字化模型，构建企业级数字化与智能化数据应用。 图1 iDME工作原理 数据建模引擎是怎样工作的？

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技术原理 下图展示在 app 中集成视频通话的基本工作流程： 图2-1技术原理

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方案原理 本章节分别通过生产站点正常工作、生产站点故障以及生产站点和跨可用区容灾站点同时故障三个场景，介绍在不同的故障情况下，本方案如何接管用户的业务。 生产站点正常工作 当生产站点正常工作时，状态如图1所示。 通过SDRS，在区域A内将可用区1的生产站点服务器的数据、配置信息同

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集成原理 轻量级接续条可以快速高效的集成到第三方系统，您可以通过图1了解主要集成原理。 图1 轻量级接续条集成原理 OpenEye：云客服的多媒体软终端产品，通过该客户端界面实现呼叫功能。您也可以通过其他可注册到云客服的工具进行呼叫，例如WebRTC、手机APP等。 软电话号码：

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原理介绍 端云协同 独有编码 设备仿真

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主机安全的工作原理如图1所示。 图1 工作原理 主机安全的组件功能及工作流程说明如下： 表1 组件功能及工作流程说明 组件 说明 管理控制台 可视化的管理平台，便于您集中下发配置信息，查看在同一区域内主机的防护状态和检测结果。 HSS云端防护中心 使用AI、机器学习和深度算法等技术分析主机中的各项安全风险。

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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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击链接或识别二维码进行学习 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-分享 图21 分享1 图22 分享2 数据监控 通过查看学员培训进度，监控学员学习状态 操作路径：培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据 自

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成分分析的扫描原理是什么，主要识别哪些风险？ 对用户提供的软件包/固件进行全面分析，通过解压获取包中所有待分析文件，基于组件特征识别技术以及各种风险检测规则，获得相关被测对象的组件BOM清单和潜在风险清单。主要包括以下几类： 开源软件风险：检测包中的开源软件风险，如已知漏洞、License合规等。

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转换图片颜色格式 转换图片的颜色格式。opencv原生未提供RGB/BGR到NV12/NV21的转换选项，故在这里做补充。 接口调用 HiLensEC hilens::CvtColor(const cv::Mat & src, cv::Mat & dst, CvtCode code)

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。

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成分分析的扫描原理是什么，主要识别哪些风险？ 对用户提供的软件包/固件进行全面分析，通过解压获取包中所有待分析文件，基于组件特征识别技术以及各种风险检测规则，获得相关被测对象的组件BOM清单和潜在风险清单。主要包括以下几类： 开源软件风险：检测包中的开源软件风险，如已知漏洞、License合规等。

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