2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 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

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分类算法中的难例图片判断 对分类结果进行判断。 接口调用 hard_sample_classification_filter(inputs,input_size) 参数说明 表1 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 描述 inputs 是 list 类别得分，例如[class1-score

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分支判断 “分支判断”处理器用于创建条件分支，以决定后续节点的执行逻辑。用户需要在“分支判断”节点与其后续相邻节点的连线上配置各分支的条件。 约束与限制 一个“分支判断”节点中，如果存在多个相同的“满足当前条件时”类型的表达式，最终将执行最先创建的分支上的步骤。 一个“分支判断”节

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I技术显然可以为此贡献一份力量。 该案例介绍了华为云一站式开发平台ModelArts的自动学习功能实现的常见生活垃圾分类，让您不用编写代码也可以实现生活垃圾分类。 本案例只适用于新版自动学习功能。 步骤一：准备工作 注册华为账号 并开通华为云、实名认证 注册华为账号并开通华为云 进行实名认证

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I技术显然可以为此贡献一份力量。 该案例介绍了华为云一站式开发平台ModelArts的自动学习功能实现的常见生活垃圾分类，让您不用编写代码也可以实现生活垃圾分类。 本案例只适用于新版自动学习功能。 步骤一：准备工作 注册华为账号并开通华为云、实名认证 注册华为账号并开通华为云 进行实名认证

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分支判断 “分支判断”处理器用于创建条件分支，以决定后续节点的执行逻辑。用户需要在“分支判断”节点与其后续相邻节点的连线上配置各分支的条件。 约束与限制 一个“分支判断”节点中，如果存在多个相同的“满足当前条件时”类型的表达式，最终将执行最先创建的分支上的步骤。 一个“分支判断”节

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AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法

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笔试 单选、多选、判断 90 min 600/1000 200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架

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使用自动学习实现声音分类 准备声音分类数据 创建声音分类项目 标注声音分类数据 训练声音分类模型 部署声音分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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使用自动学习实现文本分类 准备文本分类数据 创建文本分类项目 标注文本分类数据 训练文本分类模型 部署文本分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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分类 添加节点 编辑节点 管理属性 布局属性 生效节点 失效节点 删除节点 父主题： 数据模型管理

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判断弱密码 功能介绍 判断弱密码。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST https://{Endpoint}/v3/{project_id}/w

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分类 Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1628568066600 | +--- 1628568066600.jpg | +--- 1628568066600.json +--- 1628654064999 | +--- 1628654064999.jpg

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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IF条件判断教程 当您在数据开发模块进行作业开发编排时，想要实现通过设置条件，选择不同的执行路径，可使用IF条件判断。 本教程包含以下三个常见场景举例。 根据前一个节点的执行状态进行IF条件判断 根据前一个节点的输出结果进行IF条件判断 多IF条件下当前节点的执行策略 IF条件的

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使用自动学习实现图像分类 准备图像分类数据 创建图像分类项目 标注图像分类数据 训练图像分类模型 部署图像分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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IF条件判断教程 当您在数据开发模块进行作业开发编排时，想要实现通过设置条件，选择不同的执行路径，可使用IF条件判断。 本教程包含以下三个常见场景举例。 根据前一个节点的执行状态进行IF条件判断 根据前一个节点的输出结果进行IF条件判断 多IF条件下当前节点的执行策略 IF条件的

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北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法，如K-Means、随机森林、正态贝叶斯、支持向量机、期望最大EM等，实现遥感影像快速分类 图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8

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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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账号下的所有 CTS 追踪器未追踪指定的OBS桶，视为“不合规” mrs-cluster-kerberos-enabled MRS 集群开启kerberos认证 mrs MRS集群未开启kerberos认证，视为“不合规” mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定弹性公网IP mrs

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判断桶是否存在，抛出异常中HTTP状态码为200表明桶存在，否则返回404表明桶不存在。

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