内容审核-文本

产品优势 检测准确 基于深度学习技术和大量的样本库，帮助客户快速准确进行违规内容检测，维护内容安全。 功能丰富 提供文本、图像、音频、视频等内容检测，覆盖涉黄、广告、涉暴等多种违规风险的内容检测。 稳定可靠 内容审核 服务已成功应用于各类场景，基于华为等企业客户的长期实践，经受过复杂场景考验。

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对接，降低开发者开发难度，提升开发效率。 针对时序数据的优化 针对物联网数据具备的显著时序特征，IoT数据分析服务在数据存储及数据分析上做了大量的优化。比如海量时间线能力，单实例支持10万线，数据存储压缩比20:1，以及多种时间维度的聚合计算能力。

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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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所有输出数据（用户物品特征、特征映射、域特征值数目统计结果、训练集、测试集）的存储都路径，文件夹。 全局特征配置文件路径(global_features_information_path) 是 String 该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、特征值类型。全局特征文件详细内容可以通过查询全局特征配置获取。

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数据集的实例，有具体的数据。 T 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版体验式开发模式下，模型训练服务支持的特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLa

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对数据集中的数据进行标签的修改，数据的增加或删减。 图1 数据标注节点状态 图片标注 在新版自动学习页面单击“实例详情”按钮，前往数据标注页面。单击任意一张图片，进入图片标注界面。 用鼠标框选图片中的物体所在区域，然后在弹出的对话框中选择标签颜色，输入标签名称，例如此示例中的“y

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止阈值线学习宽松条件下指标突变的漏告警，但对于不关注阈值线之上数据突变的指标会产生一些不必要的告警。 波动性告警 波动性告警只针对非请求量类指标，这类告警的特点是指标曲线没有触及阈值线，如图4所示。 图4 波动性告警 告警进入条件：局部看曲线波动变大，或者长期看相比历史数据持续降低或升高。

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根据实际业务情况，开启“检测范围”中的检测项。 表3 检测项说明 检测项 说明 深度检测 防护同形字符混淆、通配符变形的命令注入、UTF7、Data URI Scheme等深度反逃逸。 说明： 开启“深度检测”后，WAF将对深度反逃逸进行检测防护。 header全检测 默认关闭。关闭状

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模型管理界面新增推理服务入口、新增创建联邦学习案例入口，对应模型管理章节截图更新。 Jupyterlab算子菜单位置及算子分组变更，对应特征工程章节菜单入口描述变更。 Jupyterlab特征工程选择数据增加时序数据选择，并支持多数据选择，对应特征工程章节操作截图全量更新。 2020-03-30

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机器理解形成偏差、以达到机器学习的使用标准，需要基于对数据的理解，对数据进行特征预处理。例如： job字段是多类别的变量，其值0、1、2实际没有大小之分，一般会将该特征转换成向量，如值为0用向量[1, 0, 0]表示，1用向量[0,1,0]表示，2用向量[0, 0, 1]表示，此即为onehot编码。

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提交特征工程作业 提交特征工程作业 查询全局特征配置 父主题： 作业相关API

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洞信息和基线配置，实时同步官网更新的漏洞库匹配漏洞特征，帮助用户及时发现主机安全隐患。 移动应用安全 对用户提供的安卓、鸿蒙应用进行安全漏洞、隐私合规检测，基于静态分析技术，结合数据流静态污点跟踪，检测权限、组件、网络等APP基础安全漏洞，并提供详细的漏洞信息及修复建议。

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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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自动学习训练作业失败 自动学习训练作业创建失败，一般是因为后台服务故障导致的，建议稍等片刻，然后重新创建训练作业。如果重试超过3次仍无法解决，请联系华为云技术支持。 自动学习训练作业创建成功，但是在运行过程中，由于一些故障导致作业运行失败，排查方式如下： 首次出现请检查您的账户是

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模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务

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开启智能CC防护后，DDoS高防中的压力学习模型会根据源站返回的HTTP状态码和时延等来实时地感知源站的压力，从而识别源站是否被CC攻击了，DDoS高防再根据异常检测模型实时地检测源站在HTTP协议上的特征的异常行为，然后基于这些异常特征，使用AI算法生成精准防护规则和CC防护规则，来防御CC攻击。

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公测 2020年8月 序号 功能名称 功能描述 阶段 1 上线商用技能：人脸检测技能、多区域客流分析技能、车牌识别技能、安全帽检测技能。 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。

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自动化威胁检测 支持扫描器威胁检测，内生情报关联检测，IP情报关联检测，CDE模型检测。 应用识别与管控 识别6000+应用，访问控制精度到应用功能，例如：区分微信的文字和语音。应用识别与入侵检测、防病毒相结合，提高检测性能和准确率。 主机漏洞扫码 支持全方位的深度扫描和多种网络场景的支持。

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功耗密集型业务（如高性能计算、人工智能、深度学习等场景）主要就是消耗计算维度的容量。 内存密集型业务（如大数据处理、图像/视频处理、游戏开发、数据库等场景）主要消耗内存和存储维度的容量。 存储密集型业务（如大型数据库、大数据分析、大规模文件存储、编译构建等场景）可能会比较消耗存储的带宽。 根据业务的特征选择合适

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修改数据源特征 功能介绍 修改数据源中的特征。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI PUT /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/data-sources/{datasource_id}/data-struct

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