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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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质量管理 来料检验 功能概述：来料检验包括新增、编辑、查看详情、查询、删除、检验作业、变更记录、打印等功能。 操作人员：质检人员。 路径：质量管理→来料检验。 图1 来料检验 发货检验 功能概述：发货检验包括新增、编辑、查看详情、查询、删除、检验作业、变更记录、打印等功能。 操作人员：质检人员。

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描述 upList List<Qos> 客户端-->服务器方向QoS downList List<Qos> 服务器-->客户端方向QoS 表9 Qos数据结构 参数 参数类型 描述 networkQuality String 网络质量评级 codecType String 编解码类型

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质量计划 工单质检方案 工单质检单 父主题： 质量管理

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图片的绝对质量，即直接将图片压缩为Q%，与原图不存在相对关系，不依赖于原图。取值范围为[1，100]。 压缩公式： 原图质量 > Q%，目标图质量 = Q% 原图质量 = Q%，目标图质量 = 原图质量 = Q% 原图质量 < Q%，目标图质量 = 原图质量 例如：如果原图质量为10

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质量作业接口 获取质量作业列表V1 获取质量作业列表 获取质量作业详情 父主题： 数据质量API

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集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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户提供代码风格、通用质量与网络安全风险等丰富的检查能力，提供全面质量报告、便捷的问题闭环处理帮助企业有效管控代码质量，助力企业成功。 产品概述 图说Check 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转CodeArts Check 01 了解 基于云端实现代码质量管理的服务。 产品介绍

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标注数据 时序数据标注支持对原始文件进行标注，也支持对标注结果文件重新进行标注。标注的方式有五种： 通过单击数据点，将其标注为异常值。 通过横向选择工具批量标注连续时间戳内的数据。 通过纵向选择工具批量标注指定值域范围内的数据。 通过局部选择工具批量标注任意连续区域内的数据。 通

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标注语音 用户对语音的某一些地方做标注，执行本章节。 操作步骤 按创建标注任务章节创建音频标注任务。 在音频上方，单击，播放语音。 在语音区域，拖动鼠标选择标注内容。 在弹出框中输入标注名称，单击“确定”。 标注后的结果会展示在波形图下方。 在音频左上方，单击保存标注的内容。 （可选）在音频标注界面，支持如下操作。

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在“数据选择”页面，新建数据集后，单击操作列的“标注”，进入数据概览页，单击右上角的“开始标注”，进入“数据标注”页面。 图1 数据标注 标注文本 数据集详情页中，展示了此数据集中“未标注”和“已标注”的文本，默认显示“未标注”的文本列表。 在“未标注”页签文本列表中，页面左侧罗列“标注对象列表”。在列表中

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在“数据标注”页面，会显示自动标注的进度，如果自动标注完成，标注进度为100%。 图1 自动标注完成。 标注完成后，您可以单击“标注结果确认”中的“前往确认”，进入标注概览页。 在标注概览页单击右上方的“开始标注”，进入手动标注数据页面，针对“已标注”的数据进行核对和检查。针对标注错误的数据修改标注。

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标注流程 流程图 标注任务创建成功后，由团队中的标注员认领任务，标注任务进入标注流程。标注任务全流程如下，根据项目流程，可对除标注和交付之外的其他流程进行裁剪。 图1 标注任务全流程示意图 标注 在左侧菜单栏中单击“标注服务 > 项目管理”。 选择“标注项目”页签，单击项目名称，

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标注管理 标注管理 脚本管理 模板管理 父主题： 标注服务

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标注项目 创建项目 项目详情 父主题： 项目管理

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方的“标注配置”。 选择“标注管理”页签，单击“创建标注”按钮，在弹出的“创建标注”对话框中填写标注信息。 表1 创建标注 参数 配置说明 标注名称 填写创建的标注名称。例如，区域。 描述 对此标注的描述信息。 背景颜色 选择此标注对应的背景颜色。例如#FFFFFF。 标注信息填写完成后单击“确定”，完成标注的创建。

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从0-1制作 自定义镜像 并创建AI应用 05 自动学习 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。 自动学习简介 自动学习功能介绍 项目分类 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 操作指导 准备数据 创建项目 数据标注 自动训练 部署上线 07

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AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法

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low2.0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 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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如何提高缓存命中率 背景信息 CDN缓存命中率低，会导致源站压力大，静态资源访问效率低。您可以针对导致CDN缓存命中率低的具体原因，选择对应的优化策略，来提高CDN的缓存命中率。CDN缓存命中率包括流量命中率和请求命中率。 流量命中率 = 命中缓存产生的流量 / 请求总流量 请求命中率

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在“微调数据集”页面，单击右上角“创建数据标注”。 在“创建数据标注”对话框，选择微调数据集、数据集版本，填写标注名称。 单击“确定”。新创建的标注数据集显示在列表中，继续执行标注数据集。 标注数据集 在“数据标注”列表中，单击“操作”列“标注”。 在“标注信息”页面，在“数据集文件列表”下拉列表中选择文件。

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