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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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在支付页面，选择付款方式完成付款，完成购买操作。 查看及下载舆情报告 舆情报告购买成功后，安全云脑将按照您设置的主题在指定的信息源中进行监测。监测完成后，您可以查看舆情监测的情况。 在左侧导航栏选择“威胁运营 > 舆情监测”，进入舆情监测页面。 图3 进入舆情监测页面 在舆情监测页面，查看舆情报告统计信息和监测任务信息。

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在海量知识中快速关联查询秒级响应，搜索结果更准确。 知识梳理 通过图上分析计算，合并相似本体，进行知识消岐。 学习路径的识别及推荐 通过知识点的先修关系，识别学习路径，针对薄弱知识点进行学习路径推荐。 金融风控应用 面对层出不穷、复杂多样的个人和群体行为，帮助客户挖掘出潜在的风险，为客户保驾护航。

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设备发现 接口描述 该接口用于设备发现（投屏码解析）。 注意事项 初始化后调用。 投屏码分为在线模式和离线解析两种场景，请根据实际环境选择。 请确保大屏与终端在同一网络环境下(网络互通)。 投屏码为6/8位数字或者字母，不支持组合形式。 设备发现和设备连接接口一般需组合使用。 方法定义

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应用发现 应用发现是指AOM通过配置的规则发现和收集您主机上部署的应用和关联的指标。从是否需要您来操作的角度区分应用发现方式，则有两种，自动发现和手动配置。本章节介绍手动配置操作。 自动发现 您的主机安装ICAgent后，ICAgent会根据内置发现规则发现主机上的应用，并呈现在“应用监控”界面。

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服务发现 服务发现概述 开通服务 查看服务总览和依赖关系图 查看和管理服务列表 查看和管理微服务列表 查看微服务列表（ CS E） 查看和管理微服务实例列表 查看数据库列表 新增接入地址 查看中间件 管理命名空间 父主题： 运行时引擎

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服务发现 服务 路由 父主题： 集群控制台（第三方集群）

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设备发现 请求样例： { "messId": "Discover", "params": ["22583967", "","0"] } 消息字段 取值 备注 messId Discover 严格按照取值填写 params 投影码，在线模式IP，在线模式端口 数组 参数1代表投影码

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设备发现 接口描述 该接口用于根据投屏码解析得到设备IP和设备连接码。 方法定义 /* 投屏码解析ip请求 */ int Discover(std::string castCode, std::string address, int port); 参数描述 参数 是否必须 类型

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注册发现 场景描述 本章节指导用户通过API实现微服务注册与发现。API的调用方法请参见如何调用API。 流程介绍 注册第一个微服务my-provider 注册微服务my-provider的实例 注册第二个微服务my-consumer my-consumer发现第一个微服务my-provider的实例

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应用发现 应用发现常见问题和处理方法 如何查看采集失败原因？ 数据源采集失败，如何重新采集？ 如何获取添加Azure凭证所需的信息？ 如何获取Azure对象存储深度采集所需凭证？ 如何配置采集Azure容器资源所需权限？ 转换CSV文件编码为UTF-8

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注册发现 场景描述 本章节指导用户通过API实现微服务注册与发现。API的调用方法请参见如何调用API。 流程介绍 注册第一个微服务my-provider。 注册微服务my-provider的实例。 注册第二个微服务my-consumer。 my-consumer发现第一个微服务my-provider的实例。

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应用发现 创建应用 资源发现与采集（复杂项目） 资源发现与采集（简单项目） 手动添加资源 采集主机性能 关联应用

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服务发现 服务发现概述 开通服务 查看服务总览和依赖关系图 服务列表 微服务列表 查看微服务列表（CSE） 微服务实例列表 查看数据库列表 新增接入地址 查看中间件 命名空间管理

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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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输入私网网段或IP，对提供的网段或IP不执行资产发现任务。 执行方式 立即执行 即时执行资产发现任务。 定时执行 选定未来某个时间点自动执行资产发现任务。 待资产发现任务执行完成后，在发现列表查看资产状态。 图2 发现列表 资产状态说明： 待录入：资产发现的初始状态，需要您进行确认是否录入，

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中心的负载越重。 Dubbo现有服务模型：根据Dubbo接口查找服务实例。 Dubbo Cloud Native服务发现模型，将原来Interface一级的服务发现拆分成两级，基于App找实例地址。 父主题： 面向Dubbo协议的服务治理

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采样率为0时，遇到空文件会跳过当前分区表之后的所有分区。该方法减少操作时间，但是准确性会降低。 重新发现策略 再次执行元数据发现时的发现策略。 全量发现：再次执行发现操作时，发现数据存储位置下的所有文件。 增量发现：再次执行发现操作时，发现上次任务（运行成功的）开始运行后，数据存储位置下新增的文件。 执行策略

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服务发现概述 Cloud Map是云服务统一的服务注册发现中心，主要是为解决业务依赖环境配置繁琐的难题，主要特性如下： 服务注册和发现： 支持一方/二方/三方服务和中间件统一注册和发现，可作为微服务注册发现中心。 业务故障隔离：无集中式的Cloud Map中心，不同业务如应用市场的Cloud

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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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