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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 调用PIE-Engine

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什么是商标分类？商标分类共有多少类别？ 商标分类是指《商标注册用商品和服务国际分类》，也称《尼斯分类》，共有45个类别，其中1-34类为商品类别，35-45类为服务类别。 《商标注册用商品和服务国际分类》是根据1957年6月15日由尼斯外交会议达成的一项协定（尼斯协定）制定的，我

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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目标批量添加 功能介绍 目标批量添加，仅支持好望协议设备，使用该接口需要设备安装了目标算法，NVR800需要切换到人卡模式，SDC直连需要开启目标库对比 URI POST /v1/{user_id}/targets/batch-add 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述

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Integer 目标库分组ID：非负值，从获取目标库分组接口获取 target_ids 是 Array of strings 目标ID列表：数组长度范围[1,100] 目标ID：支持数字和-，长度范围[1,20]，需要已添加目标才可以删除，可以从按索引范围获取目标ID列表、获取目标信息、按索引范围获取目标ID信息中获取

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目标统计 统计设定区域内越线的人流量，超过阈值时生成告警。 前提条件 需开启实况自动抓拍开关，否则无法获取点位实况截图。请参考实况自动抓拍，或根据页面提示开启。 需开启目标智能开关，目标智能开启后会关闭其他智能，且设备可能会重启。 需阅读《机器视觉 人脸识别 算法协议》后同意目标功能授权。

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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。 选择“白名单策略”页签。 在目标策略所在行的操作列，单击“开启防护”。 您也可以批量选中所有目标策略，在策略列表左上方，单击“开启防护”，批量为多个策略开启防护。 在开启防护弹窗中，单击“确认”。 在策略列表中，查看目标策略的策略状态为“学习完成，防护中”，表示开启应用进程防护成功。

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个组，按月拆分工作量为一个组。 新建目标：单击“新建目标”/“新建目标（工作量拆分）”，或者在已有目标中，单击（增加当前目标平级的目标），或鼠标放置到已有目标行，单击展示的（增加当前目标的子目标），在弹出的页面新建目标或子目标，新建目标/子目标时，参数配置说明如表1所示。 表1 参数配置说明

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目标库接口 获取目标库分组 新增目标库分组 新增目标库分组V2 修改目标库分组 修改目标库分组V2 删除目标库分组 删除目标库分组V2 获取目标信息 按索引范围获取目标ID列表 按索引范围获取目标信息列表 获取目标库分组中的目标数量 目标批量添加 批量修改目标信息 删除目标信息

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Array of strings 目标ID列表：数组长度范围[1,100] 目标ID：支持数字和-，长度范围[1,20]，SDC的目标ID需要带上目标库ID（目标库ID_目标ID的形式）， 可以从按索引范围获取目标ID列表、获取目标信息、按索引范围获取目标ID信息中获取 响应参数 状态码：

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目标库sql_mode中no_engine值检查 MySQL迁移和同步场景 表1 目标库sql_mode中no_engine值检查 预检查项 目标库sql_mode中no_engine值检查。 描述 迁移的对象中包含引擎为myisam的表，目标数据库sql_mode不能包含no_

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在线课程是用户进入学习的入口。在这里，用户可以轻松浏览到目前平台上线的学习内容，并根据自己的兴趣选择相应的分类进行浏览。 通过在线课程功能，用户可以在学习过程中的每一个环节都得到支持。不论在学习理论知识，还是在进行实际的沙箱实践，系统都将为用户提供必要的资源和工具，让学习更加高效、便捷。

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完成音频标注后，可以进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的声音分类模型。由于用于训练的音频，至少有2种以上的分类，每种分类的音频数不少于5个。 操作步骤 在开始训练之前，需要完成数据标注，然后再开始模型的自动训练。 在新版自动学习页面，单击项目名称进入运行总览页面，单击数据标注节点的“

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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在标注作业列表中，选择“物体检测”或“图像分类”类型的标注作业，单击操作列的“智能标注”启动智能标注作业。 在弹出的“启动智能标注”对话框中，选择智能标注类型，可选“主动学习”或者“预标注”，详见表1和表2。 表1 主动学习 参数 说明 智能标注类型 “主动学习”。“主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛

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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，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通

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