针对数据集中的数据，用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要的数据，当需要将数据集中的数据存储至OBS用于后续导出使用时，可通过此种方式导出成新的数据集。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。 目前只有“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”类型的数据集支持导出功能。 “图像分类”只支持导出txt格式的标注文件。

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4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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folder 是 表示图像所在的目录名称。 filename 是 被标注文件的文件名。 size 是 表示图像的像素信息。 width：必选字段，图像的宽度。 height：必选字段，图像的高度。 depth：必选字段，图像的通道数。 segmented 是 表示是否用于分割，取值为0或1

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通过资源分组实现云资源分组监控 对于有一定资源规模的组织或企业而言，资源数量大多会因为人工维护繁琐导致易出错，同时应用于不同生产环节的资源可能需要分组管理，例如用于测试和用于生产的资源相比，需要配置的监控与告警、通知渠道与接收用户也可能不一样。云监控支持根据实例名称、实例标签、企

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通过注册查询中心方式实现即插即用 如图1所示，在注册查询中心方式的即插即用方案中，华为乾坤云平台与华为注册查询中心对接，并且将待管设备的SN、云模式、自身地址和端口号等信息同步给华为注册查询中心。然后，设备可以向华为注册查询中心请求获取这些信息，最终完成上线。 图1 设备通过注册查询中心方式实现即插即用流程

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通过MCI实现跨集群业务流量分发 应用场景 在分布式集群场景下，为了提供低延迟的服务，企业的应用可能部署在不同区域、不同厂商的云端上，在某个地区集群发生故障时，该地区业务也随之会受到影响。使用MCI，可进行跨地域集群的流量分发，实现跨地域的应用故障迁移。 图1 MCI实现跨集群流量分发架构图

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通过数据开发实现数据增量迁移 DataArts Studio 服务的DLF组件提供了一站式的大数据协同开发平台，借助DLF的在线脚本编辑、周期调度 CDM 的迁移作业，也可以实现增量数据迁移。 这里以DWS导入到OBS为例，介绍DLF配合CDM实现增量迁移的流程： 获取CDM作业的JSON

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是否可以通过VPN实现跨境访问网站？ 您咨询的场景不属于此范畴。 VPN实现的是将云上的VPC子网和用户侧数据中心的IDC网络打通的场景，即站点与站点互通（site to site）。 父主题： 热点问题

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是否可以通过VPN实现跨境访问网站？ 您咨询的场景不属于此范畴。 VPN实现的是将云上的VPC子网和用户侧数据中心的IDC网络打通的场景，即站点与站点互通（site to site）。 父主题： 产品咨询

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是否可以通过VPN实现跨境访问网站？ 不可以。 VPN实现的是将云上的VPC子网和用户侧数据中心的IDC网络打通的场景，即站点与站点互通（site to site）。 父主题： 产品咨询

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是否可以通过VPN实现跨境访问网站？ 不可以。 VPN实现的是将云上的VPC子网和用户侧数据中心的IDC网络打通的场景，即站点与站点互通（site to site）。 父主题： 组网与使用场景

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型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的模型版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。 父主题： 使用自动学习实现图像分类

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参数类型 描述 action 是 Integer 验收行为。可选值如下： 0：通过全部样本 1：驳回全部样本 2：取消验收 3：查看验收冲突的样本列表 4：只通过单张验收通过的样本及未验收的样本 5：只通过单张验收通过的样本 overwrite_last_result 否 Boolean

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4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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已标注数据格式规范：物体检测 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范：物体检测 图像分割 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范：图像分割 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范：图像分割 音频 声音分类 支持 导入的是未标注或已标注数据 格式规范：声音分类 支持

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需满足此类型自动学习项目的数据集要求。 在上传数据时，请选择非加密桶进行上传，否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 创建数据集 数据准备完成后，需要创建相应项目支持的类型的数据集，具体操作请参考创建ModelArts数据集。 父主题： 使用自动学习实现图像分类

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等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。

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数据工程 高效处理大规模数据，通过并行计算加速数据处理过程，例如数据清洗、转换和聚合。 分布式机器学习 Ray支持分布式训练和调优，可以用于处理大规模数据集和模型，使得模型训练更加高效。 大模型 使用大模型实现智能对话、自动摘要、 机器翻译 、文本分类、图像生成等任务。 数据实时分析

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面向智慧商超的车牌识别技能。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并进行车牌识别，识别结果自动上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 安全帽检测技能 面向智慧园区的安全帽检测技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动检测园区工人未戴安全帽的行为。 2 支持通过创建工作空间实现资源隔离

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