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    机器学习网页文本提取 更多内容
  • 提取方法

    提取方法 选择要提取的代码,然后单击装订线中的灯泡图标,或按“Alt+Enter”键查看可用的重构。源代码片段可以提取到新方法中,也可以提取到不同范围的新函数中。在提取重构期间,系统将提示您提供有意义的名称。 父主题: 重构操作

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  • 提取接口

    Interface对话框中,提供提取接口的名称和包,选择要提取的类成员。在JavaDoc选项中,选择是将JavaDoc注释移动或复制到提取的接口,还是保持原样。 单击Refactor以应用重构。 示例 例如,让我们基于提取ExtractImpl类的print方法创建一个新的提取ImplInterface接口。

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  • 提取委托

    Delegate对话框中,提供重构参数。 提供提取类的名称、包和目标目录。 选中Create nested class复选框以在当前类中创建新类。 选中Generate accessors复选框,为提取的字段生成getter方法。 选中Extract as enum复选框,将提取的类创建为枚举类。如果源类包含静态最终字段static

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  • 使用自动学习实现文本分类

    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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  • 提取/引入重构

    提取/引入重构 简介 引入变量 引入参数 引入字段 引入常量 提取方法 提取接口 提取超类 提取委托 引入功能参数 引入功能变量 提取方法对象 引入参数对象 父主题: 重构

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  • 大模型开发基本概念

    训练相关概念说明 概念名 说明 自监督学习 自监督学习(Self-Supervised Learning,简称SSL)是一种机器学习方法,它从未标记的数据中提取监督信号,属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习,从而生成有用的表示,可用于后续任务。它

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  • 图片类加工算子能力清单

    算子名称 算子描述 数据提取 图文提取 提取图文压缩包中的JSON文本和图片,并对图片进行结构化解析(BASE64编码)。 数据过滤 图文文本长度过滤 过滤文本长度不在“文本长度范围”内的图文对。一个中文汉字或一个英文字母,文本长度均计数为1。 图文文本语言过滤 通过语种识别模型

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  • 文本

    了溢出滚动后,此配置项才生效 文本样式 字体:设置文本的字体。 字号:设置文本的字号。 文本间距:设置文本文本间距 颜色:设置文本的字体颜色。 字体粗细:设置文本的字体粗细。 对齐方式:设置文本的对齐方式,可以设置为左侧、右侧、水平居中。 行高:输入数值或拖动,调整文字的每一行之间的间距。

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  • 文本

    文本 词云 时间轴 通用表格 基础表格 趋势 搜索框 下拉选择框 日历组件 翻牌器 时间展示 时间翻牌器 里程碑 排行榜 天气 文本编辑 复选框 日期选择器 指标 标题 树状下拉框 多趋势 树状表格 高级表格 父主题: 组件介绍

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  • 文本

    文本 文本是一种样式组件,可以为这个区域设置一个标题等类似文字,用户不会提交数据。文本和单行文本输入、多行文本输入、富文本呈现的效果,如图1所示。 图1 各文本组件效果呈现图 图2 拖拽文本组件到设计区并设置属性 状态:设置字段的状态,如普通和隐藏。 普通:设置为普通后,页面上该字段可正常显示,且可进行配置。

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  • 文本

    文本 标题 文本 词云 时间器 表格轮播 数字翻牌器 跑马灯 轮播列表柱状图 键值表格 矩形树图 父主题: 组件指南

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  • 文本

    文本 文本是一种样式组件,可以为这个区域输入并显示多行文本内容。 在左侧组件区域,选择“文本”组件,并拖拽至设计区域,如图1所示。 图1 拖拽文本组件到设计区并设置属性 基础配置 内容设置:输入具体的文本内容。输入内容不得超过512个字符。 文本设置:设置文本内容的字体、大小和颜色等。

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  • 文本

    溢出滚动:勾选后,如果文本溢出,会自动滚动播放。 滚动时间:输入数值或单击,设置文本滚动的时间。只有当勾选了溢出滚动后,此配置项才生效。 文本样式 分割符:设置文本的分割符。 字体:设置文本的字体。 字号:设置文本的字号。 文本间距:设置文本文本间距 颜色:设置文本的字体颜色。 字体粗细:设置文本的字体粗细。

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  • 文本

    自定义属性列表 > 展示溢出文本:允许文本超出组件的容器。 高级设置 在高级设置中,选择设置的文本内容,在出现的配置弹窗中,可进行是否加粗、是否倾斜、字号、字体、文本颜色、背景颜色、对齐方式等配置。 图3 编辑器中文本配置 另外,若需要在文本中设置变量,变量值来自文本组件数据桥接器中的配

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  • 响应提取

    响应提取 响应提取提取接口响应结果的某一部分,命名为参数,供后续测试步骤参数化调用。响应提取需要在前序测试步骤定义,后续测试步骤使用。 在前序测试步骤中,在“响应提取”页签创建要传递的参数。响应提取来源用到内置参数,请参考内置参数了解如何使用内置参数。响应提取同时支持正则表达式

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  • 文本类加工算子能力清单

    见表1。 表1 文本类加工算子能力清单 算子分类 算子名称 算子描述 数据提取 WORD内容提取 从Word文档中提取文字,并保留原文档的目录、标题和正文等结构,不保留图片、表格、公式、页眉、页脚。 TXT内容提取 从TXT文件中提取所有文本内容。 CS V内容提取 从CSV文件中

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  • 创建知识库

    开启“高级配置”开关,可以对已切分好的分片,提取相关内容作为检索字段、文本过滤字段或向量化字段。 切片提取模式 数据类型选择为“文档”时,显示此参数。 智能提取:通过大语言模型提取分片内的问题与回答,效果由大模型决定。目前仅支持提取问题和答案,且耗时较长。 规则提取:按照用户配置的提取规则对切片内容进行提取。 切片内容示例

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  • 华为企业人工智能高级开发者培训

    ModelArts概览 介绍人工智能、机器学习、深度学习以及ModelArts相关知识 图像处理实验 介绍图像数据预处理,图像识别、 内容审核 文字识别 人脸识别 、视频分析、 图像搜索 服务 语音处理实验 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

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  • 提取变量

    提取变量 TypeScript语言服务提供Extract to constant 重构,为当前选定的表达式创建新的局部变量: 使用类时,还可以将值提取到新属性中。 父主题: 重构操作

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  • 提取方法

    提取方法 此重构允许您将任意代码片段移动到单独的方法中,并将其替换为对此新创建的方法的调用。这与内联方法相反。 执行重构 在代码编辑器中,选择要提取到新方法的代码片段。 在主菜单或编辑器上下文菜单中,选择Refactor>Extract Method,或按“Ctrl+Shift+Alt+M”。

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  • 音频提取

    音频提取 功能介绍 本接口为异步接口,创建音频提取任务下发成功后会返回asset_id和提取的audio_asset_id,但此时音频提取任务并没有立即完成,可通过消息订阅界面配置的音频提取完成事件来获取音频提取任务完成与否。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API

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