删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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setIdcardImage1("身份证人像面图像数据,使用base64编码"); objReqData.setIdcardImage2("身份证国徽面图像数据,使用base64编码"); objReqData.setFaceImage("现场人像图像数据,使用base64编码");

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会影响抠图效果，请务必得到满意布景后再开始拍摄。 发型佩饰：避免佩戴会晃动的耳坠，耳坠晃动会影响口型学习，可佩戴固定耳钉。避免碎发太多，容易导致绿幕扣不干净，如果是实景拍摄则不受影响。 衣服颜色：使用绿幕背景拍摄视频时，请不要穿搭绿幕相近色(如黄色、绿色)的衣服，以免影响抠图效果。

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创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题： 计算节点API

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具体的课程编号，支持模糊搜索 课程类别 已配置好的课程类别 学习状态 已完成 未完成 组织单元 用户的组织单元分类 单选或多选中课程学习记录后点击左上角“导出”按钮，弹出导出提示框（如下图），点击蓝色跳转“这里”可查看具体导出内容 图2 “课程学习记录”导出提示 父主题： 作业人员

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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开发的基本流程通常可以归纳为几个步骤：确定目的、准备数据、训练模型、评估模型、部署模型。 图1 AI开发流程 确定目的

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支持港澳台居住证核验，证件信息需文本输入 只支持JPG格式，图片中人像需无遮挡。 图像数据，base64编码，要求base64编码后大小不超过4MB。 图像各边的像素大小在300到8000px之间。 图像中身份证区域有效占比超过15%，保证整张身份证内容及其边缘包含在图像内。 支持图像中身份证要求水平放置。 暂无安卓和IOS系统的SDK。

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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打包。可以基于模型包生成SHA256校验码、创建模型验证服务、重

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PC、 区块链 等技术，实现了数据在存储、流通、计算过程中端到端的安全和可审计，推动了跨行业的可信数据融合和协同。 产品架构 产品架构如图1所示。 图1 产品架构 空间管理 邀请云租户作为数据提供方，动态构建 可信计算 空间，实现空间内严格可控的数据使用和监管。 数据融合分析 支持对接多

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效率。 媒资图像标签 基于深度学习技术，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。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测

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Android iOS PHP Node.js 使用图形化工具OBS Browser+ 登录OBS Browser+。 单击待恢复文件所在的桶，进入对象列表页面。 选中待恢复文件，单击“更多”->“恢复对象”，如下图2所示。 图2 恢复对象 恢复对象需要设置对象的有效期和恢复速率，参数解释如表2所示：

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恢复归档或深度归档存储对象 功能介绍 如果要获取归档存储或深度归档对象的内容，需要先将对象恢复，然后再执行下载数据的操作。对象恢复后，会产生一个标准存储类型的对象副本，也就是说会同时存在标准存储类型的对象副本和归档或深度归档存储类型的对象，在恢复对象的保存时间到期后标准存储类型的对象副本会自动删除。

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照片数字人视频制作配置 限制 人像照片 制作照片数字人的人像照片拍摄要求，如下所示： 真人正面照，不支持动漫卡通形象；面部占比50%以上，侧脸俯仰角度不超过15度。 五官清晰无遮挡，目视前方。 良好的亮度，确保面部细节。 照片内不能出现多张人脸。 人像照片格式要求，如下所示： 支持

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withIdcardImage1("身份证人像面图像数据,使用base64编码") .withIdcardImage2("身份证国徽面图像数据,使用base64编码") .withFaceImage("现场人像图像数据,使用base64编码,") );

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，为TB~EB级数据提供了更实时高效的多样性算力，可支撑更丰富的大数据处理需求。产品内核及架构深度优化，综合性能是传统MapReduce模型的百倍以上，SLA保障99.95%可用性。 图1 DLI Serverless架构 与传统自建Hadoop集群相比，Serverless架构的DLI还具有以下优势：

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超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错： RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度，导致训练失败。

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必填 说明 用户自定义请求ID 是 唯一标识此次请求的ID，用户自定义，不超过64位。 身份证图像 是 身份证图像数据，使用base64编码。要求base64编码后大小不超过4MB。图像各边的像素大小在300到8000px之间，支持JPG格式。 输出参数 用户可以在之后的执行动作

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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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务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题： 产品介绍

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