自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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溯源码列表 功能介绍 溯源码列表 URI POST /v1/{project_id}/trace/trace-sweepcode/label/list 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 租户从IAM申请到的projectid，一般为32位字符串

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选择Java。 源码/软件包 选择“源码仓库”。 选择“GitHub”。 “授权信息”选择设置GitHub仓库授权时创建的授权信息。 “用户名/组织”选择注册GitHub账号并复刻天气预报源码时创建的GitHub账号。 “仓库名称”选择注册GitHub账号并复刻天气预报源码时复刻到您的

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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关联结果描述 failCount Integer 失败溯源码个数 failCodes Array of failCodes objects 失败溯源码列表 表7 failCodes 参数 参数类型 描述 code String 溯源码 状态码： 500 表8 响应Body参数 参数 参数类型

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任务名称 源码成分分析任务的名称。 扫描类型 待扫描的源码类型，包括文件和代码仓。 扫描对象 待扫描的源码文件。 任务描述 对当前源码成分分析任务的说明。 代码仓扫描 图2 添加代码仓扫描任务 参数 参数说明 任务名称 源码成分分析任务的名称。 扫描类型 待扫描的源码类型，包括文件和代码仓。

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管理源码成分分析任务 操作场景 该任务指导用户通过开源治理服务查找、删除或停止源码成分分析任务。 前提条件 已获取管理控制台的登录账号与密码。 已添加任务。 查看任务 登录开源治理服务控制台。 在左侧导航栏，单击“软件成分分析 > 源码成分分析”。 在“源码成分分析”页面，查看成

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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车牌识别技能 技能描述 面向智慧商超的车牌技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的车牌，结果自动上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 本技能支持： 显示外接IPC摄像头中捕捉到的画面中出现的车牌信息。 画面中同时出现多个车牌的情况下只支持一个车牌的显示及结果上传。

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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FLV视频流播放器 本章节主要介绍FLV视频流播放器组件各配置项的含义。 图1 FLV视频流播放器 样式 尺寸位置 图表尺寸：图表的宽和高。单位均为px。 图表位置：图表在画布中的位置。单位均为px。 音量调节：视频音量调节。 数据 图2 FLV视频流播放器-数据 url：FLV

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选择按一个字段排序，可选值如下。 encode_type：视频流编码格式。 access_type：视频接入类型。 share_type：视频流共享类型。 created_at：视频流创建时间。 name：视频流名字。 state：视频流状态。 retention_state：视频流转储状态。 默认为creat

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RTMP视频流播放器 本章节主要介绍RTMP视频流播放器组件各配置项的含义。 图1 RTMP视频流播放器 样式 尺寸位置 图表尺寸：图表的宽和高。单位均为px。 图表位置：图表在画布中的位置。单位均为px。 视频流地址：视频流的公网地址。 数据 图2 RTMP视频流播放器-数据 url：视频流的公网地址。

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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