调用DeleteNetworkReachableAnalysis删除网络可达性分析任务
调用DeleteNetworkReachableAnalysis接口，删除网络可达性分析任务。
调用CreateNetworkReachableAnalysis创建网络可达性分析任务
调用CreateNetworkReachableAnalysis接口，创建网络可达性分析任务。
TensorFlow、Keras 和 Python 构建神经网络分析鸢尾花iris数据集|代码数据分享
原文链接：http://tecdat.cn/?p=30305 鸢尾花iris数据集以及MNIST数据集可能是模式识别文献中最著名的数据集之一（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 任务描述 这是机器学习分类问题的“Hello World”示例。它由罗纳德·费舍尔...
分析混合云流量
混合云流量分析功能能够以一元组（云端IP）、二元组（云端IP、对端IP）、五元组（云端IP、云端端口、协议、对端IP、对端端口）展示通过转发路由器 TR（TransitRouter）的云服务器 ECS（Elastic Compute Service）与线下IDC间出入方向的流量，帮助您分析业务中的混合云流量。
分析跨域流量
跨域流量分析功能能够以一元组（本端IP）、二元组（本端IP、对端IP）、五元组（本端IP、本端端口、协议、对端IP、对端端口）展示不同地域间流经转发路由器 TR（TransitRouter）出入方向的跨域流量，帮助您分析业务中的跨域流量。
分析同域流量
同域流量是指转发路由器 TR（TransitRouter）连接专有网络 VPC（Virtual Private Cloud）时，同地域跨VPC场景下流经TR出入方向的流量。同域流量分析功能可以帮助您分析业务中的同域流量。
PyTorch搭建循环神经网络（RNN）进行文本分类、预测及损失分析（对不同国家的语言单词和姓氏进行分类，附源码和数据集）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言~~~下面我们将使用循环神经网络训练来自18种起源于不同语言的数千种姓氏，并根据拼写方式预测名称的来源。一、数据准备和预处理总共有18个txt文件，并且对它们进行预处理，输出如下部分预处理代码如下from __future__ import unicode_literals, print_function, division from io import....
【Pytorch神经网络实战案例】31 TextCNN模型分析IMDB数据集评论的积极与消极
卷积神经网络不仅在图像视觉领域有很好的效果，而且在基于文本的NLP领域也有很好的效果。TextCN如模型是卷积神经网络用于文本处理方面的一个模型。在TextCNN模型中，通过多分支卷积技术实现对文本的分类功能。1 TextCNN1.1 TextCNN模型结构TexCNN模型是利用卷积神经网络对文本进行分类的模型，该模型的结构可以分为以下4个层次：1.1.1 词嵌入层将每个词对应的向量转化成多维度....
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