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文章目录 目录 传统的安全访问控制策略 基于 Tags（标签）的安全访问控制策略 Application Tag 传统的安全访问控制策略 传统的的防火墙策略是针对单一 IP 地址，或 Subnet 进行配置
使用ECS/ELB访问控制策略保护源站安全 应用场景 网站已接入Web应用防火墙（Web Application Firewall，简称WAF）进行安全防护后，您可以通过设置源站服务器的访问控制策略，只放行WAF回源IP段，防止黑客获取您的源站IP后绕过WAF直接攻击源站。 本章
防护规则支持防护以下几种场景： 本文指导如何防护互联网边界中公网资产（EIP）的流量。 互联网访问云上资产（EIP）的流量防护请参见互联网访问云上资产（入云方向）。 云上资产（EIP）访问互联网的流量防护请参见云上资产访问互联网（出云方向）。 防护互联网边界中私网资产的场景，请参见通过防护规则拦截/放行NAT网关边界流量。
访问控制策略 当您需要对客户端访问弹性负载均衡实施精细的访问控制时，您可以开启ELB监听器的访问控制功能，并设置对应的访问控制策略来控制访问ELB监听器的IP地址。 访问控制策略 您可以为监听的访问控制策略设置白名单或黑名单： 白名单：只有白名单中的IP可以访问ELB的监听器。仅
在选择策略类型弹窗中选择“传统策略 > 访问控制”。 在配置访问控制弹窗中配置策略信息。 表1 访问控制策略配置 参数 说明 策略名称 填写访问控制策略的名称，根据规划自定义。建议您按照一定的命名规则填写访问控制策略名称，方便您快速识别和查找。 类型 选择访问控制策略的限制类型。 IP地址：限制可调用API的IP地址。
您可以通过以下两种操作入口，为监听器设置访问控制策略。 在目标监听器所在行的“访问控制”列，单击“设置”。 单击目标监听器名称，进入监听器的基本信息页面，单击访问控制右侧的“设置”。 在“设置访问控制”的弹窗中，如表1所示配置访问控制。 表1 访问控制参数说明 参数 说明 访问控制 可以选择允许所有IP访问、白名单和黑名单。
# 调优模型和训练策略 ## 作业介绍 模型调优和训练策略调优是当前深度学习领域最常见、最难和最耗费精力的工作，旨在降低训练难度，提高模型精度，减少模型大小，降低模型推理时延。本作业要求在给定LeNet5模型+CIFAR-10数据集的基础上，对模型和训练策略进行调优，以验证精度、
开启或关闭地理位置访问控制防护策略。 ：开启状态。 ：关闭状态。 在“地理位置访问控制”配置列表的左上方，单击“添加规则”。 在弹出的对话框中，添加地理位置访问控制规则，如图1所示，根据表1配置参数。 图1 添加地理位置访问控制规则 表1 添加地理位置访问控制规则参数说明 参数 参数说明
对象模型 API发布后，如果不想API被某些IP地址访问到，可以将这些IP地址加入黑名单，或者想API被某些特性的IP地址访问到，也可以将这些IP地址加入白名单。这样可以提高API的访问安全性，保护API免受攻击。本节介绍API的黑白名单（ACL策略）管理的对象模型，如表1 ACL策略对象模型所示。
您可以通过设置防护规则的生效时间段，确保规则仅在指定的时间段内生效。 本节介绍如何添加、复制、删除时间计划。 应用场景 配置测试策略：为测试策略设置生效时间段，在测试期间，策略自动生效，确保测试的顺利进行；在测试结束时，策略会自动失效，无需手动操作。 控制公网暴露：当业务需要对外部开放端口时（例如仅办公时间开放），
理员，包括系统管理员admin。 前提条件 已获取“访问控制策略”模块操作权限。 已创建访问控制策略，并已关联用户和资源账户。 操作步骤 登录堡垒机系统。 选择“策略 > 访问控制策略”，进入访问控制策略列表页面。 选择目标策略，在“操作”列单击“更多 > 双人授权候选人”，弹出授权候选人名单窗口。
训练和部署机器学习模型。随着模型规模的不断扩大和应用场景的日益复杂，如何高效地优化这些模型，使之在有限的计算资源下达到最佳性能，成为了一个至关重要的课题。本文将深入探讨几种基于TensorFlow的模型优化策略，并通过实战代码示例，帮助读者掌握优化技巧，提升模型的训练效率与预测性能。
data[indexes] = new_data return data模型构建到这里之后用于回归模型的数据集就已经构建完成了，利用传统机器学习的步骤，将数据集分为训练集和测试集，训练集为T-2期至T-12期的数据，测试集为T-1期的数据，本模型最终目的是利用T-1期的数据预测T期个股的超额收益率。
data[indexes] = new_data return data模型构建到这里之后用于回归模型的数据集就已经构建完成了，利用传统机器学习的步骤，将数据集分为训练集和测试集，训练集为T-2期至T-12期的数据，测试集为T-1期的数据，本模型最终目的是利用T-1期的数据预测T期个股的超额收益率。
配置访问控制策略 概述 访问控制可控制访问API的IP地址和账户，保护后端服务。您可以创建访问控制策略，允许/禁止某个IP地址或账号访问绑定策略的API。 访问控制策略和API本身是相互独立的，只有将API绑定访问控制策略后，访问控制策略才对API生效。 同一个API在同一个环境
print(augmented_text) D. 模型并行与分布式计算 在处理超大规模数据和模型时，并行计算和分布式计算是不可或缺的手段。 模型并行（Model Parallelism） 模型并行是将模型的不同部分分布到多个设备上并行计算，以提升处理效率。 代码示例： import
身份认证与访问控制 用户可以通过调用REST网络的API来访问盘古大模型服务，有以下两种调用方式： Token认证：通过Token认证调用请求。 AK/SK认证：通过AK（Access Key ID）/SK（Secret Access Key）加密调用请求。经过认证的请求总是需要
访问控制策略说明 访问控制策略是API网关代理提供的API安全防护组件之一，主要用来控制访问API的IP地址和账户，您可以通过设置IP地址或账户的黑白名单来禁止/允许某个IP地址或账户访问API。 访问控制策略和API本身是相互独立的，只有将访问控制策略绑定API后，访问控制策略才对绑定的API生效。
作，以此实现云资源权限访问控制。 权限管理简介，请参见ECS权限管理。 授权使用ECS，请参见创建用户并授权使用ECS。 自定义策略，请参见ECS自定义策略。 策略及授权项详情，请参见策略及授权项说明。 项目与企业项目 弹性云服务器支持通过项目及企业项目对资源进行分组、管理和隔离
策略梯度方法简介 环境搭建 策略网络设计 策略梯度方法实现 模型训练与评估 总结 1. 策略梯度方法简介 在强化学习中，策略梯度方法通过直接优化策略，使得智能体在环境中的行为能够最大化累积奖励。与Q学习不同，策略梯度方法通过参数化策略来选择动作，并通过梯度上升（或下降）来优化这些参数。
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