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启用用户 功能介绍 启用用户。 URI PUT /api/v2/tenant/users/{user_id}/enable
禁用用户 功能介绍 禁用用户。 URI PUT /api/v2/tenant/users/{user_id}/disable
单击“下一步”，（可选）勾选要加入的用户组，将用户加入到用户组。加入用户组后，用户将具备用户组的权限。 图6 加入用户组 单击“创建用户”，IAM用户创建完成，用户列表中显示新创建的IAM用户。 如果步骤5中
查询用户通话指标 功能介绍 查询用户通话质量指标数据。 可查询5天内的数据，mid 不为null，查询实时数据时，查询起止时间不超过24个小时，每次查询单个用户时，支持跨天查询。 调试 您可以在API
时我们要采用端防护的方法，这里涉及到一个安全 SDK 的防护和设备指纹的采集。 数据服务，信息核验，黑白名单，你的设 备 IP 是不是在黑名单，然后传统的画像策 略、风险的评分等。设备指纹黑名单是数 据上的黑白名单，大家可以简单理解成名 单的服务。下一步就是风控策略，主要是一 些规则，比如是不是违反了反洗钱的策略，
泛微e-office用户案例泛微e-office OA系统是面向中小型组织的专业协同OA软件,国内协同OA办公领域领导品牌,致力于为企业用户提供专业OA办公系统、移动OA应用等协同OA整体解决方案。泛微e-office用户案例介绍----- 【东健药业】泛微e-office作为
问题：设备管理中门禁设备画像，门禁设备类型，只想保留其中一个，其他的屏蔽，请问这个是在哪边设置的，有没有不删除后台选项的方法直接设置调用接口只保留第一个的方法？
该API属于Live服务，描述: 查询播放画像信息。 最大查询跨度1天,最大查询周期31天。 不统计协议为HLS的播放时长(play_duration)信息。接口URL: "/v2/{project_id}/stats/stream-portraits"
1.3 通过产品数据勾勒用户画像1.3.1 用户画像的3个维度用户画像是根据产品业务需要，将多维度统计到的用户信息进行聚类整合，从而勾勒出目标用户的群体特性。在产品中被称为“ 受众定向 ”，用户画像不仅可以得到精准的用户需求，还能反映出产品存在的问题。这类用户是产品的代言人，围绕这
cookie是存储数据在客户端上（浏览器端）上， cookie与session的共同点是啥？ 关闭浏览器并不会消失。由过期时间控制的. 什么是会话控制？ 简单地说会话控制就是跟踪和识别用户信息的机制。会话控制的思想就是能够在网站中 跟踪一个变量,通过这个变量, 系统能识别出相应的用户信息,
【功能模块】【操作步骤&问题现象】1、点击设备名称跳转设施画像2、当设备告警是 设备离线告警时,获取不到id; 如果是其它告警类型没有此问题;【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）
要建立本企业的用户画像。 01 画像简介 用户画像，即用户信息标签化，通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，进而对用户或者产品特征属性进行刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出用户的信息全貌，如图1-1所示。用户画像可看作企业应用
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5MjM5OTYzNA==&mid=2247486150&idx=1&sn=65a0ac1630ba665c8aa0fd0194c5998c&chksm=906cfbbba71b72add47a9d96c00
local：事件发生在客户端本地 remote：事件发生在远端 peer_uid String 如果根因来自远端用户，则peerid为远端用户的用户I
征消费。 01.行为日志大数据业务通过收集用户的行为日志，分析获得用户画像，并且将这些用户画像保存在分布式文件系统HDFS中。02.特征生产工程业务负责为大数据业务提供一套接口调用，主要是“灌库”，即定时或按一定逻辑把HDFS中的用户画像加工成特征，灌入工程业务负责的“KV存储”。
该API属于APIHub15618服务，描述: 获取在线用户列表接口URL: "/monitor/online/list"
批量修改用户状态 描述 企业管理员通过该接口批量修改用户状态，当用户帐号数资源或者电子白板（SmartRooms）资源到期后，若企业内对应资源的用户帐号超过数量后会被系统随机自动停用，此时可通过该接口修改用户的状态。
该API属于BCS服务，描述: 通过用户名生成指定服务实例组织用户证书接口URL: "/v2/{project_id}/blockchains/{blockchain_id}/orgs/{org_name}/usercert/{user_name}"
该API属于APIHub15618服务，描述: 用户登录接口URL: "/login"
”中的比重更高，那我们就把这个标签解读给“ 有车族 ”群体。准确的用户画像，在分群画像之间的标签，重合度应该比较小才合理，这样才不会影响分群画像的核心差异。我们继续以上面的例子来聚合信息绘制第三个维度—分群画像。我们将信息画像和行为画像的数据串联起来。第一步 尽量合理覆盖每组信息的“ 极端信息值（每组数据中占比最高或最低的信息）
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