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來(lái)自:云商店二進(jìn)制SCA工具如何實(shí)現(xiàn)該功能: 要實(shí)現(xiàn)Linux內(nèi)核裁剪場(chǎng)景下的已知漏洞精準(zhǔn)檢測(cè),二進(jìn)制SCA工具必須在原來(lái)檢測(cè)開(kāi)源軟件名稱(chēng)和版本號(hào)的基礎(chǔ)上,需要實(shí)現(xiàn)更新細(xì)顆粒度的檢測(cè)技術(shù),基于源代碼文件顆粒度、函數(shù)顆粒度的檢測(cè)能力,從而實(shí)現(xiàn)裁剪場(chǎng)景下已知漏洞的精準(zhǔn)檢測(cè),即可以知道哪些代碼被編譯到最終的二進(jìn)制文件中,哪些來(lái)自:百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) ELB使用時(shí)健康檢查異常如何排查 ELB使用時(shí)健康檢查異常如何排查 時(shí)間:2021-07-02 18:25:23 VPC DNS 云服務(wù)器 負(fù)載均衡 ELB使用時(shí)健康檢查異常如何排查 1.檢查安全組入方向規(guī)則配置 2.網(wǎng)絡(luò)ACL規(guī)則 3.檢查后端服務(wù)器是否正常來(lái)自:百科產(chǎn)品詳情 工業(yè)視覺(jué) 傳統(tǒng)的工業(yè)制造主要采用人工肉眼檢測(cè)產(chǎn)品的缺陷,不僅使得檢測(cè)產(chǎn)品速度慢、效率低下,而且在檢測(cè)過(guò)程中容易出錯(cuò),導(dǎo)致誤檢、漏檢等問(wèn)題?;跈C(jī)器視覺(jué)的質(zhì)檢方案,通過(guò)云端建模分析與邊緣實(shí)時(shí)決策的結(jié)合,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)視覺(jué)檢測(cè),提升產(chǎn)品質(zhì)量。 優(yōu)勢(shì): ●高效:云端已訓(xùn)練的視覺(jué)模來(lái)自:專(zhuān)題
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云知識(shí) 大數(shù)據(jù)入門(mén)與應(yīng)用 大數(shù)據(jù)入門(mén)與應(yīng)用 時(shí)間:2020-12-07 15:12:38 大數(shù)據(jù)(big data)是什么?本課程無(wú)特殊預(yù)備知識(shí)要求,從大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生到大數(shù)據(jù)的應(yīng)用,為您揭開(kāi)大數(shù)據(jù)神秘的面紗。 課程簡(jiǎn)介 本次課程的學(xué)習(xí),我們首先從“大數(shù)據(jù)是什么”開(kāi)始,到華為大數(shù)據(jù)解決來(lái)自:百科
哪些場(chǎng)景下檢測(cè)結(jié)果可能會(huì)存在漏報(bào)? 1、加固加殼的應(yīng)用,例如通過(guò)愛(ài)加密加固。 2、使用不支持無(wú)障礙服務(wù)UI框架開(kāi)發(fā)的應(yīng)用,例如游戲。 3、SDK版本低于18。 任務(wù)部分檢測(cè)項(xiàng)有數(shù)值,但任務(wù)狀態(tài)顯示失敗? 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)、隱私聲明一來(lái)自:專(zhuān)題
隱私合規(guī)檢測(cè)應(yīng)運(yùn)而生。本文簡(jiǎn)要介紹Sechunter移動(dòng)應(yīng)用隱私合規(guī)檢測(cè)的方法步驟,以及目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)在其中的應(yīng)用。 1 移動(dòng)應(yīng)用隱私合規(guī)檢測(cè)背景簡(jiǎn)介 移動(dòng)應(yīng)用的隱私合規(guī)檢測(cè),從技術(shù)形態(tài)上可以分為靜態(tài)檢測(cè)方案與動(dòng)態(tài)檢測(cè)方案。以下分別作簡(jiǎn)要介紹。 1.1 靜態(tài)檢測(cè) 靜態(tài)檢測(cè)方案通過(guò)對(duì)來(lái)自:百科
移動(dòng)應(yīng)用安全 漏洞掃描 任務(wù)部分檢測(cè)項(xiàng)有數(shù)值,但任務(wù)狀態(tài)顯示失??? 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(wèn)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(guò)程分為應(yīng)用解析、靜來(lái)自:專(zhuān)題
云人工智能大賽平臺(tái)提交作品。 為更好支持?jǐn)?shù)據(jù)分析賽參賽者的作品設(shè)計(jì),賽事組委會(huì)在初賽評(píng)審?fù)瓿珊?,將邀?qǐng)數(shù)據(jù)分析賽入圍決賽選手參加“人工智能與數(shù)據(jù)分析訓(xùn)練營(yíng)”,訓(xùn)練營(yíng)由坪山區(qū)政府組織,華為提供技術(shù)支持,持續(xù)1天時(shí)間,重點(diǎn)培訓(xùn)人工智能和大數(shù)據(jù)相關(guān)知識(shí),同時(shí)對(duì)3個(gè)子賽題進(jìn)行解讀、引導(dǎo)和答疑。來(lái)自:百科
物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型感知 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)是以物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型為中心的分析服務(wù),不同于公有云上的通用型大數(shù)據(jù)相關(guān)產(chǎn)品,物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)與資產(chǎn)模型深度整合,在相關(guān)數(shù)據(jù)分析作業(yè)的定義中,開(kāi)發(fā)者可以方便引用物聯(lián)網(wǎng)的模型數(shù)據(jù),大大提升數(shù)據(jù)分析的效率。 一站式開(kāi)發(fā)體驗(yàn) 大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)技術(shù)門(mén)檻較高,而華為云物聯(lián)來(lái)自:百科
System),旨在幫助物流企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化管理,提高運(yùn)營(yíng)效率。 一、大數(shù)據(jù)分析,讓物流決策更有據(jù)可依 阿帕TMS運(yùn)輸管理系統(tǒng)擁有強(qiáng)大的大數(shù)據(jù)分析功能,可以實(shí)時(shí)收集并分析物流過(guò)程中的各種數(shù)據(jù),如運(yùn)輸狀態(tài)、倉(cāng)儲(chǔ)數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)結(jié)算等。通過(guò)大數(shù)據(jù)分析,物流企業(yè)可以更準(zhǔn)確地掌握物流信息,及時(shí)調(diào)整運(yùn)營(yíng)策略,提高運(yùn)營(yíng)效率。來(lái)自:專(zhuān)題
單點(diǎn)抓拍、攝像頭獨(dú)立抓拍、電瓶車(chē)檢測(cè)、抓拍檢測(cè)電梯內(nèi)的電瓶車(chē); 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(guò)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(chē)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(guò)90%,錯(cuò)誤率小于5%。來(lái)自:云商店
部工程師、高校學(xué)生以及ICT從業(yè)人員等 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,學(xué)員可以了解大數(shù)據(jù)主流技術(shù)、大數(shù)據(jù)場(chǎng)景化解決方案以及大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)。 課程大綱 1. 大數(shù)據(jù)主流技術(shù) 2. 大數(shù)據(jù)場(chǎng)景化解決方案 3. 大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā) 華為云 面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大數(shù)據(jù)有哪些特點(diǎn) 大數(shù)據(jù)有哪些特點(diǎn) 時(shí)間:2021-05-24 09:01:23 大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)具有以下4個(gè)顯著的特點(diǎn): Volume 數(shù)據(jù)量巨大:TB->PB->EB; Variety 數(shù)據(jù)種類(lèi)多:結(jié)構(gòu)化->非結(jié)構(gòu)化; Velocity 數(shù)據(jù)速度快:年增長(zhǎng)率超過(guò)60%。非實(shí)時(shí)->實(shí)時(shí);來(lái)自:百科
華為云物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)是以物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型為中心的分析服務(wù)。不同于公有云上的通用型大數(shù)據(jù)相關(guān)產(chǎn)品,物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)與資產(chǎn)模型深度整合,在相關(guān)數(shù)據(jù)分析作業(yè)的定義中,開(kāi)發(fā)者可以方便引用物聯(lián)網(wǎng)的模型數(shù)據(jù),大大提升數(shù)據(jù)分析的效率 一站式開(kāi)發(fā)體驗(yàn) 大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)技術(shù)門(mén)檻較高,而華為云物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)來(lái)自:專(zhuān)題
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