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。 集成多种杀毒引擎，深度查杀主机中的恶意程序。 接收您在控制台下发的配置信息和检测任务，并转发给安装在 服务器 上的Agent。

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网页版小程序介绍 操作背景 1. 网页版小程序是什么？ 得益于移动互联网的不断发展，以及小程序自身即用即走、轻便、良好的使用体验，小程序已然逐渐成为新的流量风口。 为了帮助企业抓住小程序风口，更好地做营销，我们推出了“网页版小程序”，企业搭建好手机网站后，支持一键生成一个与手机网

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网页客户端接入 若网页端客户接入接口返回401，说明请求头中Authorization或ccmessaging-token已失效，需先调用C1 系统配置类接口鉴权方式刷新Authorization，调用第三方请求鉴权（applyToken）接口刷新cccmessaging-token后，再调用业务接口。

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网页版小程序制作 电脑网站生成小程序 进入建站后台-电脑网站设计页面，在“小程序推广>小程序”中，单击“我已有小程序，直接授权”，扫码授权符合条件的小程序账号。 图1 授权小程序 注：若您还没有微信小程序，需先注册小程序，可使用已认证公众号快速注册小程序或直接注册小程序。 授权成

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配额、开启网页防篡改防护。 网页防篡改原理 网页防篡改功能支持静态、动态网页防护，防护原理如表 网页防篡改原理所示。 表1 网页防篡改原理 防护类型 原理说明 静态网页防护 锁定本地文件目录 驱动级锁定Web文件目录下的文件，禁止攻击者修改，网站管理员可通过特权进程进行更新网站内容。

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均涌现出超高水平AI。人工智能应用在其中起到了不可替代的作用。 游戏智能体通常采用深度强化学习方法，从0开始，通过与环境的交互和试错，学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型，主要包含如下步骤： 通过GPU分析场景特征（自己，视野内队友，敌人，

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。 Mod

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我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面，单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面，卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】，弹出课程的详情页面，可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题： 实施步骤

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SA通过采集全网安全数据（包括HSS、WAF、AntiDDoS等安全服务检测数据），使用大数据AI、机器学习等分析技术，从资产安全、威胁告警、漏洞管理、基线检查维度，分类呈现资产安全状况。 HSS通过在主机中安装Agent，使用AI、机器学习和深度算法等技术分析主机中风险，并从HSS云端防护中心下发检测和防护任务，

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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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部分深度学习模型参数 一键式模型部署和API发布，提供深度学习模型的快速部署功能，支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控和统计分析，轻松实现AI能力服务化。 图19 模型部署发布平台 平台基于模型训练结果，面向典型业务场景与应用需求，可提供遥感影像在线智能解译能力，包括遥感影像的单

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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模型的低门槛、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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支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算； 支持控制流和数据流的分离

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添加特权进程 开启网页防篡改防护后，防护目录中的内容是只读状态，如果您需要修改防护目录中的文件或更新网站，可以添加特权进程。 定时开启网页防篡改 网页防篡改提供的定时开关功能，能够定时开启/关闭静态网页防篡改功能，您可以使用此功能定时更新需要发布的网页。 开启动态网页防篡改 动态网页防篡改提

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语能力； 知识助手通过增强检索输出和数据分析，为用户提供准确、高效的信息查询和学习支持服务； AI自习室通过个性化学习路径和智能辅导，提升学生的自主学习能力，帮助学生提分。 部署架构图参考 图2 部署架构图 基于MaaS框架，提供辅助教学RAG方案，实现AI应用服务训推全栈能力集

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全计算。 多方联邦训练 对接主流深度学习框架实现横向和纵向联邦建模，支持基于SMPC(如不经意传输、同态加密等)的多方样本对齐和训练模型保护。 云端容器化部署 参与方数据源计算节点云原生容器部署，聚合计算节点动态扩容，支持云、边缘、H CS O多种部署模式。 可视化数据监管 为数据参

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。 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，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图，提供插件化的 区块链 对接存储，实现使用过程的可审计、可追溯。 容器化部署 容器化的多方

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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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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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概述 第三方系统可以通过本手册，学习使用网页客户端接入接口进行网页版的用户侧Chat聊天工具开发。 具体接口请参见《接口参考》中网页客户端接入相关接口。

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对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通常可以归纳为几个步骤：确定目的、准备数据、训练模型、评估模型、部署模型。 图1 AI开发流程 确定目的

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