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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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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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成分分析的扫描原理是什么，主要识别哪些风险？ 对用户提供的软件包/固件进行全面分析，通过解压获取包中所有待分析文件，基于组件特征识别技术以及各种风险检测规则，获得相关被测对象的组件BOM清单和潜在风险清单。主要包括以下几类： 开源软件风险：检测包中的开源软件风险，如已知漏洞、License合规等。

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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成分分析的任务扫描失败怎么办？（旧链接，即将下线） 任务扫描失败可能由多种原因造成，需要针对具体情况进行分析，常见的失败原因如下： 表1 常见失败原因分析 失败原因 解决方案 文件解析异常 文件本身存在不完整、结构异常等问题，导致服务无法正常解析。提供通用的压缩、固件、包格式文件重新创建扫描任务即可。

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快速创建一个二进制成分分析任务 开源治理服务（CodeArts Governance）是针对软件研发提供的一站式开源软件治理服务，凝聚华为在开源治理上的优秀实践经验，提供开源软件元数据及软件成分分析、恶意代码检测等能力，从合法合规、网络安全、供应安全等维度消减开源软件使用风险，助

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二进制成分分析类（旧链接，即将下线） 成分分析的扫描对象是什么？（旧链接，即将下线） 成分分析的主要扫描规格有哪些？（旧链接，即将下线） 成分分析的扫描原理是什么，主要识别哪些风险？（旧链接，即将下线） 成分分析的开源软件风险如何分析？（旧链接，即将下线） 组件版本为什么没有被识别出来或识别错误？（旧链接，即将下线）

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成分分析的主要扫描规格有哪些？（旧链接，即将下线） 支持的编程语言类型：C/C++/Java/Go/JavaScript/Python/Rust/Swift/C#/PHP。 支持的文件：.7z、.arj、.cpio、.phar、.rar、.tar、.xar、.zip、.jar、.apk、

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成分分析的扫描对象是什么？（旧链接，即将下线） 成分分析的扫描对象为产品编译后的二进制软件包或固件：Linux安装包、Windows安装包、Web部署包、安卓应用、鸿蒙应用、IOS应用、嵌入式固件等；不支持扫描源码类文件。 父主题： 二进制成分分析类（旧链接，即将下线）

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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。 二进制成分分析：对用户提供的二进制软件包/固件进行全面分析，通过解压获取包中所有待分析文件，基于组件特征识别技术、静态检测技术以

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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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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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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还会根据音频合成技术生成虚拟主播的声音和语音。最后，系统会将虚拟主播的形象、动作和声音合成到一起，生成一段具有虚拟主播的新闻视频。 大连税务虚拟数字人系统在新闻视频制作中的应用有很多优势。首先，由于是虚拟主播进行播报，制作成本低，同时也减少了因真实主播的限制而导致的时间和地域的限

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AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 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

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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。 二进制成分分析 对用户提供的二进制软件包/固件进行全面分析，通过解压获取包中所有待分析文件，基于组件特征识别技术、静态检测技术以

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多种样本半自动标注工具 支持样本平衡性综合分析，便于用户直观的了解数据集中不同类别样本的分布情况，判断样本集的分布平衡性，并可在组织内共享数据集。 图10 数据均衡性分析 图11 共享样本数据库管理 全流程可视化自主训练，用户可选择网络结构、数据集利用云端算力进行自动学习，也可以利用noteboo

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Flink生态和接口，是集实时分析、离线分析、交互式分析为一体的Serverless大数据计算分析服务。线下应用可无缝平滑迁移上云，减少迁移工作量。采用批流融合高扩展性框架，为TB~EB级数据提供了更实时高效的多样性算力，可支撑更丰富的大数据处理需求。产品内核及架构深度优化，综合性能是传统

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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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开源治理服务”，进入开源治理服务管理控制台。 在左侧导航栏，单击“二进制成分分析”。 在“二进制成分分析”页面，查看成分分析任务列表，相关参数说明如图1所示。 图1 成分分析任务列表 表1 成分分析任务列表参数说明 参数 参数说明 任务名称 二进制成分分析任务的名称。 任务描述 自定义描述。 任务状态 “等待中” 导入扫描对象后开始等待扫描。

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