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理解和模型選擇推薦能力,可自動(dòng)選擇多個(gè)分類模型并基于動(dòng)態(tài)圖算法進(jìn)行融合,來提升預(yù)測(cè)性能 時(shí)間序列預(yù)測(cè) 利用過去數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來趨勢(shì);可基于時(shí)間維度進(jìn)行自動(dòng)任務(wù)理解和輔助特征工程,來提升時(shí)間序列類任務(wù)的精度 異常檢測(cè) 用于預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集中的異常數(shù)據(jù)點(diǎn);可通過學(xué)習(xí)正常數(shù)據(jù)的特征分布規(guī)律來建立來自:專題說明:開啟“Webshell檢測(cè)”后, WAF 將對(duì)通過上傳接口植入的網(wǎng)頁木馬進(jìn)行檢測(cè)。 深度檢測(cè) 防護(hù)同形字符混淆、通配符變形的命令注入、UTF7、Data URI Scheme等深度反逃逸。 說明: 開啟“深度檢測(cè)”后,WAF將對(duì)深度反逃逸進(jìn)行檢測(cè)防護(hù)。 header全檢測(cè) 默認(rèn)關(guān)閉。關(guān)閉狀態(tài)下來自:專題,交通效率,出行方式的重大改變。微認(rèn)證為您揭秘車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)背后的密碼,實(shí)現(xiàn)科學(xué)高效的車隊(duì)管理。 車聯(lián)網(wǎng)解決方案深度解析,車輛駕駛行為的數(shù)據(jù)模擬實(shí)踐,探索車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)序列奧秘 適合人群:車聯(lián)網(wǎng)/大數(shù)據(jù)行業(yè)相關(guān)的開發(fā)、運(yùn)維工程師,以及社會(huì)大眾,高校師生 培訓(xùn)方案:通過華為車聯(lián)網(wǎng)解決方來自:專題