型、无监督学习模型、有监督学习模型实现对风险口令、凭证泄露、Token利用、异常委托、异地登录、未知威胁、暴力破解七大IAM高危场景进行智能检测。通过SVM、随机森林、神经网络等算法实现对隧道 域名 、DGA域名以及异常行为的智能检测。 AI引擎检测保持模型对真实数据的学习，保证数据

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鉴权原理 iRTC系统使用HmacSHA256加密生成签名作为接入鉴权方式，需要在SDK加入房间时设置“signature”和“timeStamp”。“signature”为标识签名，由租户使用ISDPRTC提供的 “accessKey”、“appId”以及当前的“channel

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背景与原理 业务应用构建登录页面时，一般情况下是通过使用AstroZero的高级页面能力实现。您可以通过本节认识高级页面，并了解登录页面的开发流程。 了解高级页面 AstroZero前端页面有标准页面、高级页面和业务大屏三种。本节主要带您了解、学习并使用高级页面。 标准页面：对于

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背景和原理 本节主要通过创建一个标准页面，调用一个具有编辑设备功能的脚本，实现编辑设备信息功能。在进行开发前，您需要先了解脚本、公共接口以及标准页面的相关知识。 学习地图 如图1所示，通过本章的学习和实践，您将了解“标准页面”的能力，并掌握脚本的开发方法。 图1 学习地图 脚本 公共接口

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SCP原理介绍 SCP分类 SCP按照策略创建者可分为两类，分别是系统策略和自定义策略。 系统策略 华为云服务在组织预置了常用SCP，称为系统策略。组织管理员给组织单元或账号绑定SCP时，可以直接使用这些策略。系统策略只能使用，不能修改。如需查看所有云服务的华为云系统策略，请参见：SCP系统策略列表。

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JWT包含三部分：头部Header、负载Payload和签名Signature。 头部Header 头部描述JWT的元数据，包括算法alg和类别typ等信息。alg描述签名算法，这样接收者可以根据对应的算法来验证签名，默认是如下所示的HS256，表示 HMAC-SHA256；typ表示令牌类型，设置为JWT，表示这是一个JWT类型的令牌。

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加速原理 通俗来讲，GA全球骨干网相当于华为云在全球多个国家建设高速公路网，接入点就好比高速公路入口，加速区域就是指有高速公路入口的国家或地区，而Region则可以理解是高速公路网的出口站点。我们可以通过“运营商”建设的普通公路访问Region应用（EIP访问流程），也可以就近接

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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hfl_platform_type String 联邦学习运行平台枚举值。LOCAL，MODEL_ARTS 枚举值： LOCAL MODEL_ARTS learning_rate String 纵向联邦算法学习率 algorithm_type String 纵向联邦算法类型枚举。 XG_BOOST, LightGBM

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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

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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

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纵向联邦作业XGBoost算法只支持两方参与训练。 训练作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 作业创建者的数据集必须含有特征。 创建纵向联邦学习作业 纵向联邦学习作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法和FiBiNET算法。 纵向联邦学习分为五个步骤：数据选择

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迁移工作原理 概述 迁移流程 数据识别与准备 数据迁移 数据安全与完整性保障

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针对对应的场景，由RES根据场景类型预置好对应的智能算法，为匹配的场景提供智能推荐服务。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为，推送更具针对性的内容，实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法，深度挖掘物品之间的联系，自动匹配精准内容。

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第3课：K8s工作负载原理剖析和实践 01:16:19 K8s工作负载原理剖析和实践 Cloud Native Lives 第4课：K8s调度器原理剖析和实践 01:08:29 K8s调度器原理剖析和实践 Cloud Native Lives 第5课：K8s网络模型原理剖析与实践 01:11:04

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人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能

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面向电商推荐场景的多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1

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感谢您更深入的了解、学习并使用基因容器服务（GeneContainer Service，G CS ）。 基因容器服务GCS提供云端基因分析解决方案，支持DNA、RNA、液态活检等主流生物基因分析场景。基因容器基于轻量级容器技术，结合大数据、深度学习算法，优化官方标准算法，为您提供灵活可定制的分析流程、秒级可伸缩的高可靠资源。

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distributed实现真正的分布式计算，具体的原理此处不再赘述。大致的流程如下： 初始化进程组。 创建分布式并行模型，每个进程都会有相同的模型和参数。 创建数据分发Sampler，使每个进程加载一个mini batch中不同部分的数据。 网络中相邻参数分桶，一般为神经网络模型中需要进行参数更新的每一层网络。

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实现模型计算量满足端、边小硬件资源下的轻量化需求，模型压缩技术在特定领域场景下实现精度损失<1%。 当训练数据量很大时，深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑，仅单一的调优手段无法达到期望

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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