遥感行业解决方案

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。 模型包 将模型训练生成的模型进行

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被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。

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了将SAP HANA的备份文件上传到OBS的示例脚本，详细信息请参见《SAP备份上传OBS最佳实践》。 提升备份数据传输到OBS的性能 设置SAP HANA备份文件的最大文件大小，将备份文件拆分成小文件，有利于提高备份文件上传OBS的性能，但也会增加业务网络的负载。 我们以一个7

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基于CAS的应用认证集成 验证票据 父主题： API

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登录管理控制台。 单击页面左上方的，选择“CDN与智能边缘 > CDN与安全防护”。 在左侧导航栏选择“安全防护 > 域名 接入”，进入“安全防护”的“域名接入”页面。 在目标域名所在行的“防护策略”栏中，单击“已开启N项防护”，进入“防护策略”页面，确认“CC攻击防护”的“状态”为“开启”，

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转换关键参数准备 对应的模型转换成MindIR格式，通过后端绑定的编译形式来运行以达到更好的性能（类似静态图的运行模式），所以需要提前准备以下几个重点参数。 输入的inputShape，包含batch信息。 MSLite涉及到编译优化的过程，不支持完全动态的权重模式，需要在转换时确定对应的inp

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CCE：CCE是一种托管的Kubernetes产品/服务，可进一步简化基于容器的应用程序部署和管理，您可以在CCE中方便的创建Kubernetes集群、部署您的容器化应用，以及方便的管理和维护。 volcano插件：Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学

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针对对应的场景，由RES根据场景类型预置好对应的智能算法，为匹配的场景提供智能推荐服务。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为，推送更具针对性的内容，实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法，深度挖掘物品之间的联系，自动匹配精准内容。

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com/a/b/c/都属于同一个域名的检测范围。 不检测链接到其它域名的URL（检测的域名不一致）。例如，检测域名是“http://www.example.com”，不检测链接到“http://e.example.com”的页面和资源。 不检测链接到其它网站的URL（域名相同，但网站名称不一致的）。例如，检测域名是“https://www

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Wav2Lip，人脸说话视频模型，训练、推理 Wav2Lip是一种基于对抗生成网络的由语音驱动的人脸说话视频生成模型。主要应用于数字人场景。不仅可以基于静态图像来输出与目标语音匹配的唇形同步视频，还可以直接将动态的视频进行唇形转换，输出与输入语音匹配的视频，俗称“对口型”。该技术的主要作用就是在将音频与图片、音频与视频进行合成时，口型能够自然。

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据分布值的更新。 节点存储多个窗口的数据分布信息，能够检测数据分布变化。 异常检测和模型更新在同一个代码框架中完成。 语法格式 1 SRF_UNSUP(ARRAY[字段1, 字段2, ...], '可选参数列表') 函数输出为[0, 1]区间的DOUBLE值，表示数据的异常打分。

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基于OAuth的应用认证集成 获取AccessToken 获取用户信息 父主题： API

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基于角色的权限管理(RBAC) 什么是基于角色的用户管理？ 基于角色的用户管理（Role-Based Access Control，简称RBAC）是通过为角色赋予权限，使用户成为适当的角色而获取相应角色的权限。 角色是一组权限的抽象。 使用RBAC可以极大简化对权限的管理。 什么是RBAC模型？

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基于CAS的应用认证集成 认证登录 验证票据(CAS3.0) 注销登录 验证票据(CAS1.0) 验证票据(CAS2.0) 父主题： 应用集成接口

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收获机遇：获得认证的学员，将具备相应领域的技术知识与实践技能，其职业规划将拥有更多可能，实现职业进阶 收获信任：认证证书能够让学员的知识广度和技能深度显性化，助力学员快速赢得雇主、客户和同事的信任 收获自信：在备考过程中激发潜能、达成目标，通过自身不懈努力赢得认证，将加深对自身能力的肯定，更易走向成功

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买了又买等推荐场景，但各个子场景的运营规则均不一致。 RES提供一站式电商推荐解决方案，在一套数据源下，支持多种电商推荐场景，提供面向电商推荐场景的多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。

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0张，如果某些图片的标签具有相似性，则需要更多的图片。用于训练的图片，至少有1种以上的分类，每种分类的图片数不少50张。 标注时，类内方差尽量要小。即相同类别的标注，尽量近似；不同类别的标注，尽量保持差距较大。 标记的每个标签尽量和背景有较大的区分度。 物体检测标注，需要保证目标

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8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10：图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11：图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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样本量：取值为“全量检测”或者“简单抽样”。如果设置“简单抽样”，需要同时设置“抽样数量”，会按照数据文件的展示顺序，从前面抽取对应抽样数量的样本进行敏感检测。 文件路径：待检测文件的OBS路径。 分隔符：待检测数据文件的行分隔符。 表头行数：待检测数据文件的表头部分（非实际数据）所占行数。

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通性、docker arch：检查硬件架构IEF是否支持 cpu：检查cpu 是否满足IEF的要求 mem或memory：检查内存是否满足IEF的要求 disk：检查硬盘是否满足IEF的要求 dns：检查域名解析功能是否正常 network：检查节点是否能与IEF连接 docker：检查docker是否正常运行

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String 作业ID。 message_id String 告警ID，生成的唯一告警事件UUID。 timestamp Uint64 触发告警时间点的时间戳。 image_base64 String 告警时刻输入的视频图像的Base64编码结果。 data Object 业务输出内容。 data参数格式说明

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