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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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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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

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导入OptVerse服务库huaweicloudsdkoptverse from huaweicloudsdkoptverse.v1.region.optverse_region import OptVerseRegion from huaweicloudsdkoptverse.v1

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Python SDK Python SDK概述 Python SDK环境配置 队列相关 资源相关 SQL作业相关 Spark作业相关

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及待使用区域的“项目ID”。调用服务时会用到这些信息，请提前保存。 本样例以“华北-北京四”区域为例，获取对应的项目ID（project_id）。 图2 我的凭证 安装SDK 支持Python3及以上版本，执行python --version检查当前Python的版本信息。 使用

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使用Python环境 为了运行代码、获得编码帮助和其他Python相关功能，您需要为项目指定一个Python环境。 指定项目环境 选择并激活环境 从命令行新建虚拟环境 设置默认项目环境 环境和终端窗口 选择调试环境 父主题： 构建环境

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Python SDK 一句话识别 Http接口 一句话识别Websocket接口 录音文件识别 实时语音识别 语音合成 热词管理 实时语音合成 录音文件极速版

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CallTimeoutException 单次请求，服务器处理超时未返回 RetryOutageException 在重试策略消耗完成以后，仍无有效的响应 ServiceResponseException 服务器响应异常 ServerResponseException 服务端内部错误，Http响应码：[500

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handler(event, context): context.getLogger().info("Function start run.") content_type = '' if "content-type" in event['headers']:

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及待使用区域的“项目ID”。调用服务时会用到这些信息，请提前保存。 本样例以“华北-北京四”区域为例，获取对应的项目ID（project_id）。 图2 我的凭证 安装SDK 支持Python3及以上版本，执行python --version检查当前Python的版本信息。 使用

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occurs while the Config performs some operations, exception: ", e.error_msg) return e.status_code except ServiceResponseException as e:

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occurs while the Config performs some operations, exception: ", e.error_msg) return e.status_code except ServiceResponseException as e:

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在编辑器上方，配置执行Python脚本的Python版本和主机连接。 表1 Python脚本属性 参数 说明 Python版本 选择Python版本。 Python2：Python版本为Python2 Python3：Python版本为Python3 主机连接 选择执行Python脚本的主机。

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6，最高不能超过3.9。 在客户端机器的命令行终端输入python3可查看Python版本号。如下显示Python版本为3.8.2。 Python 3.8.2 (default, Jun 23 2020, 10:26:03) [GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat

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Generation，简称LG）、 语言理解 （Language Understanding，简称LU）、机器翻译（Machine Translation，简称MT）功能。 入门使用 NLP以开放API的方式提供给用户，您可以参考《快速入门》学习并使用NLP服务。 使用方式 如果您是一个开发工程师，熟悉代码编写，想要

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自动学习项目中，如何进行增量训练？ 在自动学习项目中，每训练一次，将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时（如对训练精度不满意），您可以适当增加高质量的数据，或者增减标签，然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。

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自动学习的每个项目对数据有哪些要求？ 图像分类对数据集的要求 文件名规范：不能有+、空格、制表符。 保证图片质量：不能有损坏的图片，目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 每一类数据尽量多，尽量均衡。期望获得良好效果

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com/kubeflow/examples.git 安装python3。 wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.8/Python-3.6.8.tgz tar -zxvf Python-3.6.8.tgz cd Python-3.6.8 ./configure

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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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