特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版体验式开发模式下，模型训练服务支持的特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLab交互式开发模式，是界面右上角的图标中的“数据处理”菜单下面的数据处理算子。

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设置 域名 泛解析 操作场景 泛解析记录用来匹配相应域名的所有子域名的解析请求。您可以通过添加一个主机名为“*”的解析记录，将对域名所有子域名的访问请求都解析至相同的解析记录。 同一域名下配置的精准解析优先级高于泛解析。 本节介绍了给域名创建泛解析记录的具体操作。 约束与限制 不支持创建NS类型和SOA类型的泛解析记录。

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检查的场景，则可以上传产品图片，将图片标注“合格”、“不合格”，通过训练部署模型，实现产品的质检。 物体检测 物体检测项目，是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片，用合适的框标注物体作为训练集，进行训练输出模型。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体的计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。

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