- 檢測(cè)結(jié)果分析 內(nèi)容精選 換一換
-
如下圖顯示,移動(dòng)應(yīng)用安全 漏洞掃描 任務(wù)檢測(cè)結(jié)果中安全漏洞檢測(cè)有告警,隱私合規(guī)問題數(shù)為0,任務(wù)狀態(tài)為“失敗”。 每個(gè)任務(wù)會(huì)進(jìn)行多個(gè)檢測(cè)項(xiàng)的檢查,如基礎(chǔ)安全檢測(cè)、違規(guī)收集信息檢測(cè)、隱私聲明一致性檢測(cè)等,整個(gè)檢測(cè)過程分為應(yīng)用解析、靜態(tài)分析、動(dòng)態(tài)運(yùn)行三個(gè)階段,因?yàn)閼?yīng)用自身原因,如閃退、無法來自:專題來自:云商店
- 檢測(cè)結(jié)果分析 相關(guān)內(nèi)容
-
ussDB數(shù)據(jù)庫如何進(jìn)行分析。 幫助文檔 什么是 GaussDB 分析? 什么是GaussDB分析? GaussDB分析是指對(duì)GaussDB的性能瓶頸點(diǎn)進(jìn)行分析、通過系統(tǒng)資源、吞吐量、負(fù)載等因素來幫助定位和分析性能問題,使系統(tǒng)性能達(dá)到可接受的范圍。在這個(gè)分析、調(diào)優(yōu)的過程中需要綜合考慮來自:專題單點(diǎn)抓拍、攝像頭獨(dú)立抓拍、電瓶車檢測(cè)、抓拍檢測(cè)電梯內(nèi)的電瓶車; 產(chǎn)品特點(diǎn): 本算法使用了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),通過使用大量實(shí)際場(chǎng)景圖片訓(xùn)練得到的模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)電瓶車的檢測(cè),具有速度快、準(zhǔn)確率高的特點(diǎn)。算法特別優(yōu)化了俯視視角下的目標(biāo)檢測(cè),更適合電梯內(nèi)的使用場(chǎng)景。標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試場(chǎng)景下檢測(cè)率超過90%,錯(cuò)誤率小于5%。來自:云商店
- 檢測(cè)結(jié)果分析 更多內(nèi)容
-
實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù) 創(chuàng)建Spark自定義作業(yè)及查看作業(yè)執(zhí)行結(jié)果 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)創(chuàng)建Spark自定義作業(yè)及查看作業(yè)執(zhí)行結(jié)果 時(shí)間:2020-11-25 15:19:18 本視頻主要為您介紹實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)創(chuàng)建Spark自定義作業(yè)及查看作業(yè)執(zhí)行結(jié)果的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述: 用戶可以基于Spa來自:百科漏洞掃描服務(wù) 查看檢測(cè)日志視頻教程 漏洞掃描服務(wù)查看檢測(cè)日志視頻教程 時(shí)間:2020-11-18 11:10:19 本視頻主要為您介紹華為云漏洞掃描服務(wù)查看漏洞檢測(cè)日志的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述: 用戶可通過漏洞掃描服務(wù)查看網(wǎng)站和主機(jī)的漏洞掃描情況。 用戶可以將那些經(jīng)分析確認(rèn)沒有安全風(fēng)來自:百科
- 數(shù)據(jù)分析報(bào)告撰寫:如何有效呈現(xiàn)分析結(jié)果
- Spring Cloud Sleuth集成Zipkin結(jié)果分析
- 性能測(cè)試|JMeter壓測(cè)結(jié)果分析
- 根因分析——KPI根因關(guān)聯(lián)分析檢測(cè)
- 使用cglib創(chuàng)建Java代理以及調(diào)用的結(jié)果分析
- 《Python數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》—3.5.4 結(jié)果分析
- ClickHouse源碼分析:磁盤檢測(cè)機(jī)制
- 數(shù)據(jù)分析流程詳解:從問題定義到結(jié)果呈現(xiàn)
- 《深度學(xué)習(xí):主流框架和編程實(shí)戰(zhàn)》——2.3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
- 時(shí)序數(shù)據(jù)分析——異常檢測(cè)