真实IP。当您因为业务需要获取客户端真实IP时，可以通过配置网站 服务器 获取客户端的真实IP。 代理服务器（CDN、WAF等）在把用户的HTTP、WebSocket、WSS请求转到下一环节的服务器时，会在头部中加入一条“X-Forwarded-For”记录，用来记录用户的真实IP，

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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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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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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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诊断等。AI应用开发在整个AI开发流程的位置大致如图1所示。 图1 AI开发流程 通常为了降低开发难度、提升AI应用的性能，开发者会基于深度学习推理框架开发AI应用，例如Google开源的MediaPipe、腾讯开源的TNN等。ModelArts提供了基于华为云ModelBox推理框架的开发环境，它具备如下优点：

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编码发生器API 功能介绍 调用编码生成器，生成编码。 URI POST /unidata/public/api/v1/geninfo/createExternalGen 请求参数 表1 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 genCode 是 String 生成器代码

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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云端部署，不受本地物理环境影响，可随时随地访问。 实训周实训场景 客户痛点： 实训周短期实训，实训资源大； 缺少真实的项目案例仿真实验； 不具备相应的实验环境。 解决方案： 提供一周账号，用户登录平台操作学习； 提供根据真实项目案例设计的仿真实验； 提供一键启动的实验环境。 培训认证场景 客户痛点: 缺少硬件资源，无法完成开班教学；

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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AF获取真实IP原则请参见WAF获取真实IP是从报文中哪个字段获取到的?。 下面为您介绍如何通过X-Forwarded-For和X-Real-IP变量获取客户端真实IP地址的方法： WAF使用X-Forwarded-For的方式获取客户端的真实IP地址。 WAF将“真实的客户端I

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联系方式不真实 管局在审核备案时可能会拨打负责人联系电话，如联系不上、联系后核实非本单位/本人的联系方式，或同一个联系方式备案多个不同主体的网站或APP等，会将备案申请直接驳回。 解决方法：针对具体退回原因修正后，重新提交管局审核。 父主题： 管局退回

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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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照告警等级由高到低的优先级进行处理。 受影响资源 受到威胁攻击的资源个数。 发生次数 该告警产生的次数，可单击切换排序。 首次发生 该告警首次发生的具体时间，可单击切换排序。 最近发生 该告警最近一次发生的具体时间，可单击切换排序。 单击“标题”列的值可查看“结果详情”，如图图3

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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