机器学习端到端场景 本章节以图像分类为例，阐述机器学习端到端场景的完整开发过程，主要包括数据标注、模型训练、服务部署等过程。您可以前往AI Gallery搜索订阅预置的“图像分类-ResNet_v1_50工作流”进行体验。 准备工作 准备一个图像分类算法（或者可以直接从AI Ga

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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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的。 对于数据分析来说Python是很自然的选择，而在大数据分析中PySpark无疑是不二选择。对于JVM语言系的程序，通常会把程序打成Jar包并依赖其他一些第三方的Jar，同样的Python程序也有依赖一些第三方库，尤其是基于PySpark的融合机器学习相关的大数据分析程序。传

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立陶宛语 lt 罗马尼亚语 ro 马耳他语 mt 马来西亚语 ms 北马其顿语 mk 孟加拉语 bn 缅甸语 my 南非荷兰语 af 挪威语 no 葡萄牙语 pt 日语 ja 瑞典语 sv 塞尔维亚语 sr 斯洛伐克语 sk 斯洛文尼亚语 sl 斯瓦希里语 sw 泰语 th 土耳其语 tr

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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，想要直接调用NLP的API或SDK使用服务，您可以参考《API参考》或《SDK参考》获取详情。 由浅入深学习 您可以参考成长地图，由浅入深学习使用NLP。

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爱沙尼亚语 et 保加利亚语 bg 冰岛语 is 波兰语 pl 波斯尼亚语 bs 波斯语 fa 丹麦语 da 德语 de 俄语 ru 法语 fr 芬兰语 fi 高棉语 km 韩语 ko 加泰罗尼亚语 ca 捷克语 cs 克罗地亚语 hr 拉脱维亚语 lv 立陶宛语 lt 罗马尼亚语 ro

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使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链，完成建模，帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像，并进入MLS Editor可视化编辑界面，具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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介绍语音预处理， 语音合成 、语音识别服务 自然语言处理实验 介绍中文文本分词、TF-IDF特征处理、Word2Vec、Doc2Vec，自然语言处理和对话机器人服务 ModelArts平台开发实验 介绍自动学习、数据管理、深度学习预置算法、深度学习自定义基础算法和进阶算法 本培训为线下

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针对推理结果，用户可通过以下操作对提示语进行结构、排版、内容等维度进行优化和改进。 单击“执行优化”，系统将对提示语模板进行首次优化。 单击“重新优化”，系统将对提示语模板进行多轮优化。 提示语内容优化达到需要结果后，单击“采纳”可将最终优化的提示语内容一键覆盖至提示语内容中；单击“复制”可复

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通过开放的API和调用示例，您可以使用自然语言处理服务的自然语言处理基础服务、 语言生成 服务、 语言理解 服务、机器翻译服务等功能。 开通服务 开通NLP服务 API文档 API概览 自然语言处理基础服务 语言生成服务 语言理解服务 机器翻译服务 02 购买 自然语言处理服务的计费方式简单、灵活，您

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默认为“common”，当前只有通用场景。 表3 文本翻译支持的语言列表 语种名称 语言代码 阿拉伯语 ar 德语 de 俄语 ru 法语 fr 韩语 ko 葡萄牙语 pt 日语 ja 泰语 th 土耳其语 tr 西班牙语 es 英语 en 越南语 vi 中文（简体） zh 自动检测输入语种并翻译成目标语种，您需要指定目标语种。

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在工程中引入apig_sdk。 1 2 from apig_sdk import signer import requests 生成一个新的Signer，填入AppKey和AppSecret。 1 2 3 sig = signer.Signer() sig.Key = "4f5f626b-073f-402

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'userData': 'customerId123' #设置用户的附属信息 } try: r = requests.post(requestUrl, json=jsonData, headers=header, verify=False)

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Python 样例 发送短信示例、发送分批短信示例、接收状态报告示例、 环境要求 基于Python 3.7.0版本，要求Python 3.7及以上版本。 发送短信为单模板群发短信示例，发送分批短信为多模板群发短信示例。 本文档所述Demo在提供服务的过程中，可能会涉及个人数据的使

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Python 简介 开始工程 构建环境 代码编辑 代码浏览 代码搜索 代码校验 测试 调试 启动配置

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'userData': 'customerId123' #设置用户的附属信息 } try: r = requests.post(requestUrl, json=jsonData, headers=header, verify=False)

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请求Headers header = {'Authorization': 'WSSE realm="SDP",profile="UsernameToken",type="Appkey"', 'X-WSSE': buildWSSEHeader(APP_KEY

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Python 本节以IntelliJ IDEA版本为例，介绍如何在Python环境中集成API请求签名的SDK。您可以直接导入示例工程体验，然后参考调用说明部分将签名SDK集成到您的应用中。 签名SDK只包含签名功能，不包含云服务的SDK功能，云服务SDK请参见SDK。 准备环境

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producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=conf['bootstrap_servers']) data = bytes("hello kafka!", encoding="utf-8") producer.send(conf['topic_name']

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用户可以参考表1和表2配置Python节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 Python语句或脚本 是 可以选择Python语句或Python脚本。 Python语句 单击“Python语句”参数下的文本框，在“Python语句”页面输入需要执行的Python语句，选择Python脚本。

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内置变量表 变量名称 变量描述 数据类型 取值范围 缺省值 language 可以设置为租户对应的语言。 字符型 中文 英文 西班牙语 阿拉伯语 泰语 葡萄牙语 法语 中文 timezone 可以设置为租户对应的时区 浮点型 -12~12 无 channeltype 可以设置为租户对应的渠道。

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