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述。 图3 修改标注类别 删除标注。 在标注列表，单击目标标注后面的，即可删除当前标注，文本标注模板工具中的标注同步删除。 图4 删除标注 设置关系标注。 文本默认为实体标注，在文本标注模板工具左上角，单击“实体标注”开关，可以切换为“关系标注”。在进行关系标注之前，需要提前在关

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String 评审分数，当前可取A/B/C/D四个值，从高到低排列。 worker_id 否 String 标注成员ID，可调用标注成员列表接口获取。 响应参数 无 请求示例 团队标注审核。设置是否通过为“true”，评审分数为“A”。 { "comments" : [ {

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在“告警标签”或“告警标注”属性下，单击，输入标签键和标签值。 输入完成，单击“确定”，即可完成一个告警标签或告警标注的添加。 添加多个告警标签或告警标注：多次单击，可添加多个告警标签或告警标注，最多可创建10个自定义标签或标注。 修改告警标签或告警标注：将光标移至待修改的告警标签或标注上方，单击，即可根据需要修改标签或标注。

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享。 隐藏标注者姓名 与会者参与会中标注时，可观看正在标注的会场名称，沟通更流畅。 入会后，共享者单击会控栏中的“共享”，发起屏幕共享。 在共享界面，共享者单击会控栏中的“标注”发起标注，其他与会者可参与标注。 在标注界面，共享者和其他与会者单击标注界面会控栏的“标注设置”，可开

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在介绍Workflow之前，我们先了解下MLOps的概念。 MLOps(Machine Learning Operation)是“机器学习”（Machine Learning）和“DevOps”（Development and Operations）的组合实践。机器学习开发流程主要可以定义为四个步骤：项目设计、

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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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附录：如何提高消息处理效率 消息生产和消费的可靠性必须由ROMA Connect、生产者和消费者协同工作才能保证，对使用ROMA Connect的生产者和消费者有如下的使用建议。 重视消息生产与消费的确认过程 消息生产 生产消息后，生产者需要根据ROMA Connect的返回信息

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行训练从而提高问答精准度，扩展问越多，效果提示越明显。 高级版、专业版、旗舰版机器人支持轻量级深度学习。 重量级深度学习：适用于对问答精准度要求很高的场景，扩展问越多，效果提升越明显。 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

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任务类型为人工标注： 图3 人工标注 任务类型：有人工标注和预标注两种。此处以人工标注为例。 标注物：标注模板和项目内标注物至少选取一种。 当选取标注模板后，标注模板内标注物与项目内有重名标注物时会跳出弹窗，提示用户项目内有重名标注物，如需使用该标注物，单击确认后默认选择项目下标注物展示在下方显示框中展示。

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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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项目创建完成后，将会自动跳转至新版自动学习页面，并开始运行，当数据标注节点的状态变为“等待操作”时，需要手动进行确认数据集中的数据标注情况，也可以对数据集中的数据进行标签的修改，数据的增加或删减。 图1 数据标注节点状态 图片标注 在新版自动学习页面单击“实例详情”按钮，前往数据标注页面。单击任意一张图片，进入图片标注界面。

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鼓励团队成员之间进行合作和讨论，分享经验和观点，以提高检视质量。 创建开放的氛围，使团队成员能够提出问题和建议，促进共同学习和成长。 持续改进： 定期评估代码检视过程，收集反馈意见，并进行必要的调整和改进。 着眼于提高检视效率和质量，以确保团队不断提升代码质量和安全性。 父主题： SEC06 应用安全性

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作列的“智能标注”启动智能标注作业。 在弹出的“启动智能标注”对话框中，选择智能标注类型，可选“主动学习”或者“预标注”，详见表1和表2。 表1 主动学习 参数 说明 智能标注类型 “主动学习”。“主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手段进行智能标注，降低人工标注量，帮助用户找到难例。

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标签对应的图片数量。 智能标注 通过人工标注完成少量数据标注后，可以通过智能标注对剩下的数据进行自动标注，提高标注的效率。 在数据集详情页面，单击右上角“启动智能标注”。 在“启动智能标注”窗口中，填写如下参数，然后单击“提交”。 智能标注类型：主动学习 算法类型：快速型 其他参数采用默认值。

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数据查看、单点数据标注、连续时间戳数据标注、保存标注结果等功能。 数据标注对于KPI异常检测非常重要，可以有效提升监督学习训练过程中KPI异常检测的准确率，在无监督学习中对模型做验证评估。 监督学习：使用标注工具对原始数据进行标注，并将标注数据用于训练。用户基于训练结果确认并更新

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自定义运营看板提高篇 我的卡片界面介绍 新建卡片分类 新建项目 使用在线构建表单卡片 使用卡片模板新建卡片 使用离线构建新建卡片 管理卡片 使用模板构建新建屏幕 父主题： 看板管理

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数据和目标数据的标签列修改代码框左侧“# Select data from dataframe”标注下的对应值。 本文以使用“CMF”方法为例。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 迁移操作 > CMF”。 界面新增如图1所示内容。 图1 使用CMF算法迁移数据

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根据数据信息图判断异常数据，选用标注工具将异常数据标注为异常值，完成数据标注。 用户可以选择如下几种标注方法： ：横向选择工具，可横向选择连续时间戳的数据进行批量标注。 ：纵向选择工具，可纵向选择连续值区域内的数据进行批量标注。 ：局部选择工具，可在坐标轴内选择任意连续区域内的数据进行批量标注。 ：自动

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U。 自动标注数据 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

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结束白板标注 表1 结束白板标注 REST URL格式 访问方法 URI POST https://ip/v1/whiteboard/annotation/stop 接口功能 结束白板标注 接口说明 本接口调用后，可结束白板标注 响应数据 参见表2，表3 表2 返回值 参数 类型

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数据标注 物体检测图片标注，一张图片是否可以添加多个标签？ 在物体检测作业中上传已标注图片后，为什么部分图片显示未标注？ 父主题： 自动学习（旧版）

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