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需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程;了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來(lái)自:百科第7章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-決策樹(shù) 第8章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-集成算法概述 第9章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Bagging 第10章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-隨機(jī)森林 第11章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Boosting 第12章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Adaboost 第13章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-GBDT 第14章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Xgboost 第15章來(lái)自:百科
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站所有的公網(wǎng)流量都會(huì)先經(jīng)過(guò) Web應(yīng)用防火墻 ,惡意攻擊流量在Web應(yīng)用防火墻上被檢測(cè)過(guò)濾,而正常流量返回給源站IP,從而確保源站IP安全、穩(wěn)定、可用。 Web應(yīng)用防火墻 WAF 華為云Web應(yīng)用防火墻WAF對(duì)網(wǎng)站業(yè)務(wù)流量進(jìn)行多維度檢測(cè)和防護(hù),結(jié)合深度機(jī)器學(xué)習(xí)智能識(shí)別惡意請(qǐng)求特征和防御未知威脅來(lái)自:百科WAF Web應(yīng)用防火墻對(duì)網(wǎng)站流量進(jìn)行惡意特征識(shí)別及防護(hù),將正常、安全的流量回源到服務(wù)器。避免網(wǎng)站服務(wù)器被惡意入侵,保障業(yè)務(wù)的核心數(shù)據(jù)安全,解決因惡意攻擊導(dǎo)致的服務(wù)器性能異常問(wèn)題。網(wǎng)站程序的正常,強(qiáng)依賴的安全產(chǎn)品。 這些說(shuō)明是說(shuō),硬件的能力屬于云服務(wù)器廠商,web防火墻的功能:來(lái)自:百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-硬盤(pán)異常檢測(cè) 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-硬盤(pán)異常檢測(cè) 時(shí)間:2021-01-05 11:41:15 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-硬盤(pán)異常檢測(cè)基于網(wǎng)絡(luò)人工智能(NAIE)訓(xùn)練平臺(tái)的硬盤(pán)異常預(yù)測(cè)程序,通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建硬盤(pán)故障預(yù)測(cè)模型,對(duì)數(shù)據(jù)來(lái)自:百科符合需求的,我們就選用。 Web應(yīng)用防火墻 WAF 華為云Web應(yīng)用防火墻WAF對(duì)網(wǎng)站業(yè)務(wù)流量進(jìn)行多維度檢測(cè)和防護(hù),結(jié)合深度機(jī)器學(xué)習(xí)智能識(shí)別惡意請(qǐng)求特征和防御未知威脅,全面避免網(wǎng)站被黑客惡意攻擊和入侵。 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面 [ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品,快速開(kāi)啟云上之旅免費(fèi)來(lái)自:百科WAF工作在web服務(wù)器之前,對(duì)基于HTTP協(xié)議的通信進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別。在用戶請(qǐng)求到達(dá)Web服務(wù)器前對(duì)用戶請(qǐng)求進(jìn)行掃描和過(guò)濾,分析并校驗(yàn)每個(gè)用戶請(qǐng)求的網(wǎng)絡(luò)包,確保每個(gè)用戶請(qǐng)求有效且安全,對(duì)無(wú)效或有攻擊行為的請(qǐng)求進(jìn)行阻斷或隔離。 WAF的解決步驟大概可分成四一部分:預(yù)備處理、標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)、解決控制模塊、系統(tǒng)日志紀(jì)錄。來(lái)自:百科華為云Web應(yīng)用防火墻WAF對(duì)網(wǎng)站業(yè)務(wù)流量進(jìn)行多維度檢測(cè)和防護(hù),結(jié)合深度機(jī)器學(xué)習(xí)智能識(shí)別惡意請(qǐng)求特征和防御未知威脅,全面避免網(wǎng)站被黑客惡意攻擊和入侵。 華為云Web應(yīng)用防火墻WAF對(duì)網(wǎng)站業(yè)務(wù)流量進(jìn)行多維度檢測(cè)和防護(hù),結(jié)合深度機(jī)器學(xué)習(xí)智能識(shí)別惡意請(qǐng)求特征和防御未知威脅,全面避免網(wǎng)站被黑客惡意攻擊和入侵。 立即購(gòu)買(mǎi)來(lái)自:專題攻擊者利用黑客技術(shù),在網(wǎng)站服務(wù)器上留下后門(mén)或篡改網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容,造成經(jīng)濟(jì)損失或帶來(lái)負(fù)面影響。用戶可通過(guò)Web應(yīng)用防火墻配置網(wǎng)頁(yè)防篡改規(guī)則,以實(shí)現(xiàn): 掛馬檢測(cè) 檢測(cè)惡意攻擊者在網(wǎng)站服務(wù)器注入的惡意代碼,保護(hù)網(wǎng)站訪問(wèn)者安全。 頁(yè)面不被篡改 保護(hù)頁(yè)面內(nèi)容安全,避免攻擊者惡意篡改頁(yè)面,修改頁(yè)面信息來(lái)自:百科常的訪問(wèn)需求返回客戶端。 Web應(yīng)用防火墻 WAF 華為云Web應(yīng)用防火墻WAF對(duì)網(wǎng)站業(yè)務(wù)流量進(jìn)行多維度檢測(cè)和防護(hù),結(jié)合深度機(jī)器學(xué)習(xí)智能識(shí)別惡意請(qǐng)求特征和防御未知威脅,全面避免網(wǎng)站被黑客惡意攻擊和入侵。 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為云桌面 [ 免費(fèi)體驗(yàn) 中心]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品,快速開(kāi)啟云上之旅免費(fèi)來(lái)自:百科政府、大企業(yè)等門(mén)戶網(wǎng)站容易成為黑客及惡意競(jìng)爭(zhēng)者首要攻擊目標(biāo),尤其在重大活動(dòng)期間,服務(wù)不可用將對(duì)品牌形象帶來(lái)重大影響及客戶流失; DDoS高防服務(wù) 提供4-7層攻擊防御,實(shí)時(shí)檢測(cè)、攔截惡意流量,提供99.99%高可用業(yè)務(wù)保障,為政企門(mén)戶穩(wěn)定運(yùn)行保駕護(hù)航 4-7層DDoS/CC攻擊防護(hù) 精準(zhǔn)可靠的DDoS流量清洗功來(lái)自:專題4-7層DDoS/CC攻擊防護(hù):精準(zhǔn)可靠的DDoS流量清洗功能,有效防護(hù)各類DDoS攻擊、應(yīng)用層攻擊。 智能AI流量學(xué)習(xí),精準(zhǔn)防御:基于黑客攻擊機(jī)器學(xué)習(xí)、業(yè)務(wù)風(fēng)控大數(shù)據(jù)智能隔離等AI能力,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)防護(hù)。 電商平臺(tái) 為電商客戶提供百萬(wàn)級(jí)CC防御,應(yīng)對(duì)惡意競(jìng)爭(zhēng)者或黑客利用大量“受控主機(jī)”發(fā)出惡意攻擊,避免電商網(wǎng)來(lái)自:百科的Web服務(wù)器建立虛擬主機(jī),對(duì)每一個(gè)虛擬主機(jī)提供相應(yīng)的安全策略來(lái)進(jìn)行保護(hù)。同時(shí)把Web應(yīng)用防火墻配置為反向代理服務(wù)器,用于代理Web服務(wù)器對(duì)外部網(wǎng)絡(luò)的連接請(qǐng)求。當(dāng)Web應(yīng)用防火墻能夠代理外部網(wǎng)絡(luò)上的主機(jī)訪問(wèn)內(nèi)部Web服務(wù)器的時(shí)候,Web應(yīng)用防火墻對(duì)外就表現(xiàn)為一個(gè)Web服務(wù)器。它負(fù)來(lái)自:百科華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-KPI異常檢測(cè) 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-KPI異常檢測(cè) 時(shí)間:2021-01-05 11:40:25 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-KPI異常檢測(cè)提供某運(yùn)營(yíng)商的KPI真實(shí)數(shù)據(jù),參賽選手需要根據(jù)歷史40天異常標(biāo)簽數(shù)據(jù)(訓(xùn)練數(shù)據(jù)集),訓(xùn)練模型并檢測(cè)后續(xù)17天內(nèi)各KPI(測(cè)試數(shù)據(jù)集)中的異常。來(lái)自:百科
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