、登录密码、字符验证码，单击【登录】按钮，跳转到选择个人/组织界面，选择组织即可进入系统首页。 图3 选择个人/组织 该界面显示帐号所属组织，选择某个组织单击 →，即可以所选组织的身份登录系统。如果单击【关闭】按钮，则跳过组织选择，以个人帐号登录系统。 图4 个人帐号 功能介绍

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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

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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

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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

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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

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APP特征信息无效 整改通知： 您填写的APP公钥或MD5值为无效信息。 可能原因： 出现此情况，可能您填写的APP公钥或MD5值为无效字段。 整改建议： 请参考变更备案，填写新的APP公钥或MD5值，确保备案APP的特征信息与实际信息保持一致。 父主题： APP信息

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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。 数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采集图片过程中引入

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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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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集，不支持启动主动学习和自动分组任务，支持预标注任务。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手

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特征处理操作完成后怎么应用于数据集全量数据？ 使用Python和Spark开发平台创建的特征工程，界面所有特征操作执行完成后，单击“执行”时，系统自动将特征操作流应用于数据集全量数据，生成经过特征处理的数据集，供模型训练使用。用户在单击“执行”时，可以在“执行”对话框中，选择其他

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分和管理。 test 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。 7 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。 自动确认可疑进程：HSS根据应用进程特征库，自动确认并标记特征不明显的可疑应用进程。 手动确认可疑进程：您在“应用进程控制

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图3 基础信息 选择模式 自由模式：可以不按顺序学习课件，可随意选择一个开始学习 解锁模式：设置一个时间，按时间进程解锁学习，解锁模式中暂时不支持添加线下课和岗位测评 图4 选择模式 阶段任务 图5 阶段任务 指派范围：选择该学习任务学习的具体学员 图6 指派范围1 图7 指派范围2

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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适用于人工智能与机器学习场景的合规实践 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示： 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 规则描述 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护的版本 cce CC

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训练相关概念说明 概念名 说明 自监督学习 自监督学习（Self-Supervised Learning，简称SSL）是一种机器学习方法，它从未标记的数据中提取监督信号，属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习，从而生成有用的表示，可用于后续任务。它无需额外的人工

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所有输出数据（用户物品特征、特征映射、域特征值数目统计结果、训练集、测试集）的存储都路径，文件夹。 全局特征配置文件路径(global_features_information_path) 是 String 该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、特征值类型。全局特征文件详细内容可以通过查询全局特征配置获取。

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创建数据预处理作业 数据预处理是训练机器学习模型的一个重要前置步骤，其主要是通过转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程。 TICS 特征预处理功能能够实现对数据的探索、分析、规整以及转换，以达到数据在训练模型中可使用、可实用，在TI CS 平台内完成数据处理到建模的闭环。

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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，符合其他条件的任意方向的流量都会匹配到当前规则。 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。

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用户特征名：从下拉框中选择目标用户特征用于和物品特征进行匹配。 物品特征名：从下拉框中选择目标物品特征用于匹配用户特征，更好的做出推荐。 权重：取值为0.01-1。权重越高，该匹配特征所被优先推荐的概率越高。 匹配个数度量：默认不勾选。当勾选之后表示满足的匹配程度。 操作：选择删除某个匹配特征对。 行为过滤

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及事件并提供一键开启的告警能力。 扩展插件市场：提供了多种类型的插件，用于管理集群的扩展功能，以支持选择性扩展满足特性需求的功能。 云容器引擎学习路径 您可以借助云容器引擎成长地图，快速了解产品，由浅入深学习使用和运维CCE。

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