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...
深度学习：Keras使用神经网络进行简单文本分类分析新闻组数据
深度学习无处不在。在本文中，我们将使用Keras进行文本分类。 - 准备数据集 出于演示目的，我们将使用 20个新闻组 数据集。数据分为20个类别，我们的工作是预测这些类别。如下所示： ...
R语言KERAS用RNN、双向RNNS递归神经网络、LSTM分析预测温度时间序列、 IMDB电影评分情感
在这篇文章中，我们将回顾三种提高循环神经网络的性能和泛化能力的高级方法。我们将在一个温度预测问题上演示这三个概念，我们使用来自安装在建筑物屋顶的传感器的数据点的时间序列。 概述 安装在建筑物屋顶的传感器的数据点的时间序列，如温度、气压和湿度，你用这些数据点来预测最后一个数据点之后24小时的温度。这是一个相当具有挑战性的问题，它体现了在处理时间序列时遇到的许多常见困难。 我...
基于keras平台CNN神经网络模型的服装识别分析
在许多介绍图像识别任务的介绍中，通常使用着名的MNIST数据集。但是，这些数据存在一些问题： 1.太简单了。例如，一个简单的MLP模型可以达到99％的准确度，而一个2层CNN可以达到99％的准确度。 2.它被过度使用。从字面上看，每台机器学习入门文章或图像识别任务都将使用此数据集作为基准。但是，因为获得近乎完美的分类结果非常容易，所以它的实用性会受到打折，并且对于现代机器学习/ ...
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。
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