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进入数据安全页面。 单击左侧导航树中的“敏感数据发现”，进入敏感数据发现页面。 图1 进入敏感数据发现页面 单击“新建”，在弹出的窗口中新建发现任务页面，输入基本信息，参数配置参考表1。 图2 新建发现任务参数配置 创建敏感数据发现任务参数配置说明： 表1 配置任务参数 参数名 参数说明

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如何快速发现网站漏洞？ 漏洞扫描的原理是，通过爬虫获取用户网站的URL列表，然后对列表中所有URL进行扫描。 如果用户需要快速扫描，可以在创建扫描任务时，“扫描策略”选择“极速策略”，如图1所示。 扫描策略分为：极速策略、标准策略、深度策略。选择深度扫描可以更深层次的发现漏洞，建议您优先选择“深度策略”。

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苗头化合物发现 分子对接 分子属性预测 分子搜索 CPI预测 分子生成 父主题： 功能模块

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敏感数据发现函数 gs_sensitive_data_discovery(scan_target text, scan_classifier text) 描述：扫描目标数据，返回统计的扫描结果。 参数： scan_target：指定扫描对象，取值必须是schema、table或c

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微服务注册发现 操作场景 微服务是业务概念，某个进程提供某种服务，那它就是个微服务。每一个服务都具有自主运行的业务功能，对外开放不受语言限制的API (最常用的是HTTP)。多个微服务组成应用程序。 下面介绍如何调用创建微服务静态信息API注册微服务my-provider后，先调

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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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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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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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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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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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创建靶点口袋发现作业 功能介绍 创建靶点口袋发现作业。 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-jobs/pocket-detection 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型

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添加或修改服务发现规则 功能介绍 该接口用于添加或修改一条或多条服务发现规则。同一projectid下可添加的规则上限为100条。 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v1/{project_id}/inv/servicediscoveryrules 表1 路径参数

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数据监控：支持数据流量端到端的监控管理。 安全舆情：持续挖掘和感知互联网安全态势变化，及时发现和挖掘与客户有关的安全事件、安全漏洞、社会影响、品牌舆情、热搜分析等，可对突发事件、日常舆情等进行监测形成分析报告，协助掌握舆情动态，对潜在的各类舆情风险点进行监测和综合研判。目前，仅“华北-

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敏感数据发现函数 gs_sensitive_data_discovery(scan_target text, scan_classifier text) 描述：扫描目标数据，返回统计的扫描结果。 参数： scan_target：指定扫描对象，取值必须是schema、table或c

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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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Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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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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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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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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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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