课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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huaweicloud.com/ocr/index.html。 图像识别服务 图像识别（Image Recognition），基于深度学习技术，可准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力，帮助客户准确识别和理解图像内容。更多介绍，请参见https://support

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Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。

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Float 置信度，取值范围为[0,1] type Integer 标签类型。可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测 3: 图像分割 100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组关系标签 103：文本三元组实体标签 200：语音分类 201：语音内容 202：语音分割 600：视频标注

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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。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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广告营销：识别广告主体，将主体内容的标签融入营销推荐系统，实现精准营销投放。 名人识别 主要应用于识别娱乐明星、网红人物等各领域公众人物。 主体识别 美图应用 上传照片进行主体检测，实现背景虚化、图像裁剪等图像处理。 家居设计图像处理 检测家居图像多主体坐标信息，对海量设计图分类和打标。

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配置用户门户会话的持续时间 用户组管理 创建用户组 用户组添加/移除用户 多账号权限管理 创建权限集 账号关联用户/组和权限集 启用和配置访问控制属性 为ABAC创建权限策略 身份源管理 更改身份源 自定义用户门户URL 配置外部身份提供商 多因素认证 启用MFA 注册MFA设备 其他 设置委托管理员

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String 文本分类的标签类型。可选值如下： 0：标签和文本分离，以固定后缀“_result”区分。如：文本文件是“abc.txt”，标签文件是“abc_result.txt”。 1：默认值，标签和文本在一个文件内，以分隔符分离。文本与标签，标签与标签之间的分隔符可通过text

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objects 内置属性：图像尺寸（图像的宽度、高度、深度），类型为List<Integer>。列表中的第一个数字为宽度(像素)，第二个数字为高度(像素)，第三个数字为深度(深度可以没有，默认为3)，如[100,200,3]和[100,200]均合法。 说明：只有当样本的标签列表包含物体检测标签时，此字段必选。

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Float 置信度，取值范围为[0,1] type Integer 标签类型。可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测 3: 图像分割 100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组关系标签 103：文本三元组实体标签 200：语音分类 201：语音内容 202：语音分割 600：视频标注

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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出现此问题时，表示数据集版本发布成功，但是不满足自动学习训练作业要求，因此出现数据集版本不合格的错误提示。 标注信息不满足训练要求 针对不同类型的自动学习项目，训练作业对数据集的要求如下。 图像分类：用于训练的图片，至少有2种以上的分类（即2种以上的标签），每种分类的图片数不少于5张。 物体检

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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给定源实例中多个图片路径，到目标实例中搜索相同或相似图片。仅图库模型支持该接口。 公测 / 2018年6月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 图像搜索服务正式公测上线 基于深度学习与图像识别技术，结合不同应用业务和行业场景，利用特征向量化与搜索能力，帮助客户从指定图库中搜索相同或相似的图片。 公测 产品介绍

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objects 内置属性：图像尺寸（图像的宽度、高度、深度），类型为List<Integer>。列表中的第一个数字为宽度(像素)，第二个数字为高度(像素)，第三个数字为深度(深度可以没有，默认为3)，如[100,200,3]和[100,200]均合法。 说明：只有当样本的标签列表包含物体检测标签时，此字段必选。

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数据标注场景介绍 由于模型训练过程需要大量有标签的数据，因此在模型训练之前需对没有标签的数据添加标签。您可以通过创建单人标注作业或团队标注作业对数据进行手工标注，或对任务启动智能标注添加标签，快速完成对图片的标注操作，也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 ModelArts为用户提供了标注数据的能力：

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Float 置信度，取值范围为[0,1] type Integer 标签类型。可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测 3: 图像分割 100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组关系标签 103：文本三元组实体标签 200：语音分类 201：语音内容 202：语音分割 600：视频标注

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于哪一块资源最先达到瓶颈。 不同应用对资源需求不同，例如： 功耗密集型业务（如高性能计算、人工智能、深度学习等场景）主要就是消耗计算维度的容量。 内存密集型业务（如大数据处理、图像/视频处理、游戏开发、数据库等场景）主要消耗内存和存储维度的容量。 存储密集型业务（如大型数据库、大

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类别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。

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Float 置信度，取值范围为[0,1] type Integer 标签类型。可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测 3: 图像分割 100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组关系标签 103：文本三元组实体标签 200：语音分类 201：语音内容 202：语音分割 600：视频标注

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objects 内置属性：图像尺寸（图像的宽度、高度、深度），类型为List<Integer>。列表中的第一个数字为宽度(像素)，第二个数字为高度(像素)，第三个数字为深度(深度可以没有，默认为3)，如[100,200,3]和[100,200]均合法。 说明：只有当样本的标签列表包含物体检测标签时，此字段必选。

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