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非标端口防护 Web应用防火墙 除了可以防护标准的80，443端口外，还支持非标准端口的防护 快速了解 Web应用防火墙 产品优势 精准高效的威胁检测 采用规则和AI双引擎架构，默认集成最新的防护规则和优秀实践。企业级用户策略定制，支持拦截页面自定义、多条件的CC防护策略配置、海量IP黑名单等，使网站防护更精准。来自：专题
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全面可信，护航企业安全 安全可信的开发环境，可靠的隐私数据保护，严格认证的安全架构，为业务应用安全保驾护航。 免费的低代码开发平台场景 轻应用构建场景 轻应用一般为轻量级应用，不涉及复杂化的代码，用户零代码（如拖曳组件，简单配置）或者低代码就能轻松完成应用的搭建。为了降低企业用户的应用开发成本，A来自：专题展示了华为在人工智能领域的创新实力，也为北大学生提供了一次难得的学习和实践机会。这次合作不仅加深了双方在工具链研发领域的交流和理解，也为未来的深入合作奠定了坚实的基础。 华为与北京大学合作举办的讲座无疑是一次成功的学术交流活动。这种合作模式不仅加深了华为与北大之间的技术交流和人才来自：百科
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是华为的全栈AI平台，支持AI的本地开发、远程训练，对训练任务进行集中的资源池化管理，实现分布式并行训练。通过ModelArts平台，政企客户可以更方便、快速的上手AI，早一步迈入“智能未来” ModelArts平台具有高效率、易部署、更低CTO的特性。同时支持盘古大模型的运行，来自：百科![]()
成功。 代码检查 代码检查CodeArts Check，是自主研发的代码检查服务。建立在华为30年自动化源代码静态检查技术积累与企业级应用经验的沉淀之上，为用户提供代码风格、通用质量与网络安全风险等丰富的检查能力，提供全面质量报告、便捷的问题闭环处理帮助企业有效管控代码质量，助力企业成功来自：专题![]()
一般情况下，模型构建对输入的训练数据都是有要求的，比如图像分类，一类标签的数据至少20条，否则您训练所得的模型无法满足预期。为了获得更好的模型，标注的数据越多，训练所得的模型质量更佳。 正因为如此，数据标注的工作显得有点繁重枯燥，数据多，工作重复。 ModelArts主打是一个易用来自：百科![]()
Dependency 参数 参数类型 描述 owner String 依赖包属主的domainId。 link String 依赖包在OBS上的链接。 runtime String FunctionGraph函数的执行环境 Python2.7: Python语言2.7版本。 Python3来自：百科![]()
数重新迭代。这种使用固化下来的流水线的状态，在Workflow中统称为运行态。Workflow提供了可视化的工作流运行方式。使用者只需要关注一些简单的参数配置，模型是否需要重新训练和模型当前的部署情况。运行态工作流的来源为：通过开发态发布或者通过AI Gallery订阅。运行态主要提供以下能力。来自：专题![]()
数字人是一种以数字形式存在于数字空间中的虚拟人物，它具有拟人或真人的外貌、行为特点，并具备一定的智能和情感，可以进行交互和表达。数字人也可以被称之为虚拟形象、数字虚拟人、虚拟数字人等。数字人的核心技术主要包括计算机视觉、计算机图形学、动作捕捉和驱动、图像渲染和人工智能等。 数字人是一种以数字形来自：专题![]()
求，结果会在Response下的对话框里显示。 文件输入形式的预测结果如下图所示，返回结果的字段值根据不同模型可能有所不同。 常见问题 常见问题 如何升级Atlas 500固件？ 上述案例中，使用的是ModelArts预置算法训练模型，其模型匹配的固件版本为C32，而Atlas来自：专题![]()
低代码开发平台的技术价值与使用体验 低代码开发平台的技术价值与使用体验 面对企业IT专业人员紧缺的挑战，华为云Astro低代码平台提供创新解决方案。让非编程专业人士能快速构建、部署应用，缓解开发资源压力，并高度整合技术架构，强化项目沟通协作。使每个参与其中的角色都找到自己的位置，携手全民开发者推动项目向前运行。来自：专题![]()
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用户创建Notebook时所选用的镜像是经过多次保存的自定义镜像或用户自行注册的镜像，基于该镜像所创建的Notebook已经无法再执行镜像保存的操作了。 解决方法 使用公共镜像或其他的自定义镜像来创建Notebook，完成镜像保存操作。 ModelArts-产品相关介绍 更快的普惠AI平台 ModelArts产品文档来自：专题![]()
当前ModelArts推理基础镜像使用的python的logging模块，采用的是默认的日志级别Warnning，即当前只有warning级别的日志可以默认查询出来。如果想要指定INFO等级的日志能够查询出来，需要在代码中指定logging的输出日志等级为INFO级别。 在推理代码所在的py文件中，指定来自：专题![]()
量、优质的算力资源快速获得推理结果，推理性能差。从基础架构工程师的视角来看，GPU硬件设备成本高，研究阶段的需求量尚且能够满足，但是上线后面对海量用户和请求的资源量过于庞大，需要大量的投入； 另外，业务通常都是有浮动趋势的，就像旅游业的淡季和旺季，为了满足业务峰值准备的资源在业务来自：百科
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