挑战 随着移动化、大数据、企业数据化的转型，基于传统网络架构部署的园区网络存在越来越多的挑战。 网络建设初期投资大。 部署效率低，影响业务开通速度。 网络管理复杂，运维成本高，且效率低。 网络开放性差。 客户需要一个能够快速部署、简单好用，且具备以下特性的网络方案。 效率高，成本低。

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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如下图所示，您可以根据实际需求，选择合适的阈值，然后单击“确定”。 用户问法与标准问的相似度大于直接回答阈值时，直接返回相应答案。 用户问法与标准问的相似度大于推荐问阈值时（小于直接回答阈值），返回相似度较高的标准问给用户再次确定用户意图。 用户问法与标准问的相似度小于推荐问阈值时，返回识别失败回复话术。 图7

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，而批次规划首先依赖的就是应用的关联分析结果。在上云迁移过程中，企业需要正确的梳理各种关联关系，包括应用与数据层的依赖、应用与中间件的依赖，系统内部应用间的通信依赖，本系统与第三方系统或第三方终端的集成依赖等，这些关联关系通常非常复杂，并且很多企业都缺乏全面和准确的文档记录，这使关联分析变得非常困难。

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趋势和挑战 等保是等级保护的简称，2017年《中华人民共和国网络安全法》的实施，标志着等级保护2.0的正式启动，网络安全法明确“国家实行网络安全等级保护制度”、“国家对一旦遭到破坏、丧失功能或者数据泄露，可能严重危害国家安全、国计民生、公共利益的关键信息基础设施，在网络安全等级保

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趋势和挑战 随着越来越多的企业将其运营数字化，海量的设备接入办公园区网络。由于缺乏准入控制技术，入网终端的安全状态与使用者身份未知，无法保障终端入网安全可信，这就导致内网数据泄露等事件频发。与此同时，企业面临的网络安全风险也越来越大，由于人的行为具有不确定性，电脑、 服务器 等终端作

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应用的趋势日渐明显。云化不仅仅是一场技术变革，也是商业模式的变革，但是企业分支的业务向云端迁移，面临的挑战依然不少。 传统WAN架构封闭：企业WAN难以实现多云多网互联 数字化与全球化使得企业分支站点面临在更广地域、更多样化的运营商接入网络条件下实现快速互联，同时随着未来几年内，

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趋势和挑战 勒索软件是不法分子通过加密文件等方式劫持用户文件，借此索要钱财的一种恶意软件。勒索软件变种多、更新快，难以防范，据权威报道，勒索软件会造成企业巨额经济损失和重要数据的泄露，已升级成为全球网络领导者最关心的网络威胁。 网络安全建设作为现代企业治理的一个重要课题，在勒索病毒的猛烈攻势下面临着严峻的挑战。

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趋势和挑战 随着技术和行业数字化的发展，企业分支办公、分支零售、分支物流、分支连锁等场景越来越多。为了更快抓住商机，企业正通过网络云化方式快速部署网络，实现分支业务快速上线或变更。 网络云化是网络服务化的实现手段，正如IaaS让企业不再重复建设基础设施那样，网络云化后，企业不用关

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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侵、感染病毒等网络安全事件的发生。当前安全重保主要面临如下挑战。 资产对外暴露面过大，当前主要依靠探测工具进行扫描评估，这种方式效率低，且难以快速定位到最终对外开放的主机与业务，不能有效收敛攻击面。 完成风险排查和整改后，依靠人工验证整改效果，耗时费力且验证不充分，缺少多维度评估防御体系风险和有效性的手段。

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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添加内容单击即可添加所需要的资源类型，向下滑动时当前区域会吸顶显示，方便内容的添加与维护； 阶段内容已添加内容展示资源所属类型，鼠标移动至名称后可单击预览素材内容（暂不支持scorm，HTML和压缩包的预览）； 解锁时间可以设置资源的解锁时间，学员必须到解锁时间后才能学习该资源，线下课和考勤无解锁时间的设置。 默认显

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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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准确率高：基于改进的深度学习算法，基于复杂环境语音审核准确率高。 支持特殊声音识别：支持特殊声音识别模型，如娇喘、呻吟、敏感声纹等。 内容审核-视频 内容审核 -视频有以下应用场景： 视频平台/社区：精准识别平台上的违规视频内容，帮助平台规避内容风险： 360度全方位检测：提供多模

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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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括作业输入条件、输出结果、执行环境、合作方信息和模型贡献度等。 图2 展示作业报告 执行纵向作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的纵向作业，单击“执行”。 图3 执行作业

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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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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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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 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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