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- 深度學(xué)習(xí) 異常行為檢測(cè) 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:30:56 深度學(xué)習(xí)( Deep Learning,DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，包含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特來自：百科
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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。來自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021日志異常檢測(cè) 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021日志異常檢測(cè) 時(shí)間：2021-01-05 11:45:27 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-日志異常檢測(cè)：大規(guī)模通信設(shè)備在運(yùn)行中會(huì)產(chǎn)生海量日志，日志記錄了設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，通過收集并分析日志，可以發(fā)現(xiàn)來自：百科
- 深度學(xué)習(xí) 異常行為檢測(cè) 更多內(nèi)容
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)間：2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí)，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員來自：百科![]()
大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來自：百科![]()
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類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 時(shí)間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ)：異常處理 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ)：異常處理 時(shí)間：2021-04-07 09:32:14 Python無法正常處理程序時(shí)就會(huì)發(fā)生一個(gè)異常，異常發(fā)生時(shí)我們需要捕獲處理它，否則程序會(huì)終止執(zhí)行； 捕捉異常使用try/exce來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來自：百科![]()
2020GDE全球開發(fā)者大賽KPI異常檢測(cè) 2020GDE全球開發(fā)者大賽KPI異常檢測(cè) 時(shí)間：2020-12-09 17:57:22 2020GDE全球開發(fā)者大賽KPI異常檢測(cè)提供某運(yùn)營商的KPI真實(shí)數(shù)據(jù)，參賽選手需根據(jù)歷史一個(gè)月異常標(biāo)簽數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型并檢測(cè)后續(xù)一周內(nèi)各KPI中異常。 【賽事簡(jiǎn)介】來自：百科![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
使用AI、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度算法等技術(shù)分析主機(jī)中的各項(xiàng)安全風(fēng)險(xiǎn)。 集成多種殺毒引擎，深度查殺主機(jī)中的惡意程序。 接收您在控制臺(tái)下發(fā)的配置信息和檢測(cè)任務(wù)，并轉(zhuǎn)發(fā)給安裝在服務(wù)器上的Agent。 接收Agent上報(bào)的主機(jī)信息，分析主機(jī)中存在的安全風(fēng)險(xiǎn)和異常信息； 將分析后的信息以檢測(cè)報(bào)告的形式呈現(xiàn)在控制臺(tái)界面。來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 異常流量監(jiān)管系統(tǒng) 異常流量監(jiān)管系統(tǒng) 時(shí)間：2020-11-17 18:13:21 異常流量監(jiān)管（DDoS防御）系統(tǒng)，主要包括檢測(cè)中心、清洗中心和管理中心三大組件。通常檢測(cè)中心負(fù)責(zé)對(duì)分光或鏡像流量做檢測(cè)，發(fā)現(xiàn)防護(hù)目標(biāo)IP流量異常通知管理中心，再由管理中心通知清洗中心引流。來自：百科![]()
02:18 網(wǎng)站安全檢測(cè) 域名認(rèn)證的操作流程 網(wǎng)站安全檢測(cè) 創(chuàng)建網(wǎng)站掃描任務(wù) 02:27 網(wǎng)站安全檢測(cè) 創(chuàng)建網(wǎng)站掃描任務(wù) 網(wǎng)站安全檢測(cè) 主機(jī)掃描的操作流程 04:54 網(wǎng)站安全檢測(cè) 主機(jī)掃描的操作流程 網(wǎng)站安全檢測(cè) 查看漏洞檢測(cè)日志 02:07 網(wǎng)站安全檢測(cè) 查看漏洞檢測(cè)日志 網(wǎng)站安全檢測(cè)來自：專題![]()
、XSS跨站腳本等）惡意掃描、爬蟲泄密、網(wǎng)站掛馬、CC攻擊、0-Day漏洞防御&異常行為檢測(cè)等，幫助客戶輕松抵御常見Web攻擊。同時(shí)，部分業(yè)界知名的 WAF 內(nèi)置規(guī)則+AI雙引擎，并且集成了多種領(lǐng)先的檢測(cè)算法和功能，威脅檢出率超過95%以上。 基于規(guī)則的WAF 當(dāng)前市場(chǎng)上waf產(chǎn)品核來自：百科![]()
基于 MRS 分析車主駕駛行為 基于MRS分析車主駕駛行為 時(shí)間：2020-11-25 10:12:01 本視頻主要為您介紹基于MRS分析車主駕駛行為的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述： 目的： 了解MRS的基本功能，利用MRS服務(wù)的Spark組件，對(duì)車主的駕駛行為進(jìn)行分析統(tǒng)計(jì)，得到用戶駕駛行為的分析結(jié)果。來自：百科![]()
全防護(hù)。 用戶異常行為分析 通過深度行為識(shí)別引擎，建立用戶行為基線，實(shí)現(xiàn)基線外異常操作實(shí)時(shí)告警，行為操作實(shí)時(shí)查詢，行為路徑可視化，風(fēng)險(xiǎn)事件關(guān)聯(lián)識(shí)別，針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)事件關(guān)聯(lián)用戶操作，完善溯源審計(jì)鏈條。及時(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)使用是否存在安全違規(guī)并及時(shí)預(yù)警，預(yù)防數(shù)據(jù)泄露。 通過深度行為識(shí)別引擎，建立用來自：專題![]()
、靜態(tài)檢測(cè)技術(shù)以及各種風(fēng)險(xiǎn)檢測(cè)規(guī)則，獲得相關(guān)被測(cè)對(duì)象的組件BOM清單和潛在風(fēng)險(xiǎn)清單，并輸出一份專業(yè)的分析報(bào)告。 App合規(guī)檢測(cè)-功能描述 數(shù)據(jù)采集檢測(cè) 檢測(cè)各廠家個(gè)人信息收集情況，識(shí)別違規(guī)、超范圍收集個(gè)人信息行為 檢測(cè)各廠家個(gè)人信息收集情況，識(shí)別違規(guī)、超范圍收集個(gè)人信息行為 敏感權(quán)限檢測(cè)來自：專題
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