湖北管局要求 企业用户 主体信息 执照无字号的，写法定代表人名称。 主体负责人必须为法人。 个人工商户，没有公章，可以使用法人签名。 互联网信息服务负责人非法定代表人需上传互联网信息服务负责人授权书。 主体负责人手机号码不得与应急号码重复，暂无归属地要求。 网站信息 域名 必须与主办单位一致。

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新疆管局要求 企业用户 主体信息 主体负责人必须是法人，互联网信息服务负责人不是法人需要上传授权书。 负责人证件号码、联系方式不能为其他主体备案过。 主体负责人手机号码不得与应急号码重复，暂无归属地要求，手机号可以不用是当地的，但是要是本人使用，并且是公司员工，网信办要可以找到这个人（最好备注一下原因）。

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选择训练数据后，无需用户配置任何参数即可开始训练图像分类模型，并查看训练的模型准确率和误差的变化。 训练模型 评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。 评估结果包括一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，并且同时启动一个在线测试服务，供您模拟在线测试，帮助您有效评估模型，最终获得一个满意的模型。

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。 service_name 是 String 服务实例的名称，用户创建服务实例时指定。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 search_type 是 String 搜索类型，必须为服务实例支持的搜索类型，服务实例的搜索类型列表可在创建服务实例时进行配置。

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能力较低，无法有效地度量软件的进度、生产率和质量，项目管理无法可视化，缺乏有效的工具和手段管理上下游合作伙伴，导致互联网+转型难以推进。 推荐搭配 需求管理、代码托管、代码检查、编译构建、部署、测试计划。 实现结果 需求管理可视化，准确度量软件开发过程，上下游合作伙伴高效协作。 高校/培训机构

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对模型进行评估和考察。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 评估模型 部署服务 模型准备完成后，您可以部署服务，用于分类自己所上传的文字内容，也可直接调用对应的API。 部署服务 父主题： 多语种文本分类工作流

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开发前要求 要求页面要能以POST方式访问，可以通过接口调用工具进行测试，输入URL地址，访问方式选择POST。 要求页面能处理提交的表单内容，并将处理渲染到页面。 对于内嵌页面，要求被集成方允许以iframe的方式集成，具体原因可参见嵌入云客服系统的页面无法打开。 向运营管理员提出申请，将https://www

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组织等类型的字眼。 网站名称需能体现网站内容，不可超出主体权限范围。 网站名称要求三个字以上（含三个字）。 企业网站名称要求 与主体有实际关联关系，推荐使用公司全称或简称作为网站名称。 个人网站名称要求 个人名义主办的网站类型主要有：工作经验分享（技术、学术研究等）、摄影作品分享

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河北管局要求 企业用户 主体信息 个体工商户有字号的选择企业；没有字号的选择个人，并且备注里说明“个体工商户无工商字号”。 主体负责人必须是法人，如果法人为外籍须授权给中国公民为负责人并提供法人授权书。 管局会核查电话号码和邮箱是否和已备案信息重复。 河北证件清晰度要求较高。 河

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主体负责人手机号码不得与应急号码重复，暂无归属地要求。 网站信息 域名所有人需与主办单位名称一致。 域名有效期需大于3个月。 互联网信息服务负责人非主体负责人的情况下，手机号码不得与主体负责人手机号码重复，应急号码也不得与主体负责人的所有联系方式重复，无归属地要求。 电子材料 域名证书。 主办单位有效证件彩色电子版。

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甘肃管局要求 企业用户 主体信息 负责人需年满18周岁。 主体负责人需为法定代表人，如非法定代表人需上传法人授权书，并在备案信息中备注说明。 主体负责人手机号码不得与应急号码重复，暂无归属地要求。 网站信息 域名所有人需与主办单位名称一致。 域名有效期需大于3个月。 互联网信息服

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练模型。 预训练模型 当前服务提供预置预训练模型“高精版”、“均衡版”、“基础版”，在“预训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”和“训练轮次”。 “学习率”用来控制模型的学习速度，范围为(0,1]。

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AiEngine端所部署的host ip地址。 port integer AiEngine端所侦听的端口号。 max_epoch integer 模型每次训练的迭代次数上限。 learning_rate real 模型训练的学习速率，推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度降维系数。

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AiEngine端所部署的host ip地址。 port integer AiEngine端所侦听的端口号。 max_epoch integer 模型每次训练的迭代次数上限。 learning_rate real 模型训练的学习速率，推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度降维系数。

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k的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上，通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上，对于 DLI 这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源，那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢？ DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库（具体可以参考” 数据湖探索

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对模型进行评估和考察。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 评估模型 部署服务 模型准备完成后，您可以部署服务，用于分类自己所上传的文字内容，也可直接调用对应的API。 部署服务 父主题： 通用文本分类工作流

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。 预训练模型 当前服务提供预置预训练模型“高精版”、“均衡版”、“基础版”，在“预训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”和“语种”。 “学习率”用来控制模型的学习速度，范围为(0,1]。

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如何提高识别精度 尽量使用文字清晰度高、无反光的图片。进行图片采集时，尽量提高待识别文字区域占比，减少无关背景占比，保持图片内文字清晰人眼可辨认。 若图片有旋转角度，算法支持自动修正，建议图片不要过度倾斜。 图片尺寸方面，建议最长边不超过8192像素，最短边不小于15像素，图像长宽比例维持常见水平

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模型精度调优 场景介绍 精度问题诊断 精度问题处理 父主题： 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导

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} } } } 如果“filter”过滤条件非常强，过滤后的中间结果集较小，则可以通过设置索引参数“index.vector.exact_search_threshold”，实现前置过滤查询切换为暴力查询以提升查询的召回率，参数介绍请参见创建向量索引。 布尔查询：布

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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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