A：本站统计是对您已有的 多个域名 访问的合并统计（管理模式的访问不再纳入统计），而第三方统计则根据绑定的 域名 进行统计，因此可能会导致本站统计结果与第三方统计不一致。 Q：网站概况里面的统计情况是否排除了数据抓取？ A：这个是访客统计，不含数据抓取的。 Q：统计图中部分地区均属于美国地区，为什么是单独作为一个地域统计？那美国是代表哪些区域？

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最小统计粒度为5分钟，当查询跨度为8天及以上时，最小统计粒度为4小时。 支持导出查询的数据详情。 支持按照标签、业务类型筛选域名。 操作步骤 登录华为云控制台，在控制台首页中选择“CDN与智能边缘 > 内容分发网络 CDN”，进入CDN控制台。 在左侧菜单栏中，选择“统计分析”。

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且支持访客区域指标统计详情、运营商指标统计详情导出。 状态码统计 支持查看访客对所有域名访问请求的状态码统计，并且支持状态码统计详情导出。 全站使用量统计 支持查看业务类型为全站加速的域名的流量、带宽数据。 数据导出 支持按照不同维度（域名、账号等）导出相关统计信息。 CDN支持查询已删除的域名的统计数据。

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务效率。 媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检

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安全支撑的聚合计算节点中实现安全统计。 计算节点 数据参与方使用数据源计算节点模块实现自主可控的数据源注册、隐私策略（敏感，非敏感，脱敏）的设定、元数据的发布等，为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支

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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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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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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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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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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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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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径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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数据权限通知数据目录当前模型的样本量接口 获取被调用接口的统计信息 统计数据集订阅量TOP5 父主题： 数据集

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”，选择“编辑”，进入编辑应用页面。 在页面右上角，单击“查看统计”。 图1 查看统计 如果没有创建过统计页面，显示如图2，请单击“点击创建”。 图2 创建统计报表入口 如果之前创建过统计页面，需要重新编辑，则单击已有统计页面后的。 配置统计页面。 在页面左上角，设置统计页面名称。 在页面上方，单击“选择布局”后的箭头图标，选择页面布局。

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删除统计页面 使用说明 删除统计页面会将图表数据永久删除，不可恢复，请谨慎操作。 删除统计页面 参考登录零代码工作台中操作，登录AstroZero零代码工作台。 在全部应用中，单击应用后的“...”，选择“编辑”，进入编辑应用页面。 单击页面右上角的“查看统计”，进入统计页面。 单击已有统计页面后的，选择“删除”。

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