AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    人工智能图像内容过滤平台 更多内容
  • 过滤查询结果

    过滤查询结果 查询资源列表时(例如,查询API列表),系统支持按照查询对象的属性过滤查询结果。 示例: GET /v1.0/apigw/apis?id=xxxx 父主题: 附录

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  • 过滤行转换

    数据满足添加的全部过滤条件,当前行成为脏数据。 条件逻辑为“OR”,如果未添加过滤条件,全部数据成为脏数据;或者原始数据满足任意添加的过滤条件,当前行成为脏数据。 样例 通过“ CS V文件输入”算子,生成两个字段A和B。 源文件如下: 配置“过滤行转换”算子,过滤掉含有test的行。

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  • 过滤实体模型

    。 在页面右上角根据实际情况选择节点名称和关系类型进行过滤。 可单独选择节点名称或关系类型进行过滤。 如果选择节点名称和关系类型进行过滤,则过滤结果取交集显示。 过滤结果在信息架构图中显示,虚化其他节点与关系连线,展示与过滤结果相关的节点和关系连线。 父主题: 模型目录(新版)

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  • 过滤行转换

    数据满足添加的全部过滤条件,当前行成为脏数据。 条件逻辑为“OR”,如果未添加过滤条件,全部数据成为脏数据;或者原始数据满足任意添加的过滤条件,当前行成为脏数据。 样例 通过“CSV文件输入”算子,生成两个字段A和B。 源文件如下: 配置“过滤行转换”算子,过滤掉含有test的行。

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  • 内容审核-图像(异步批量)(V2)

    内容审核-图像(异步批量)(V2) 提交任务 查询任务 父主题: 图像审核

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  • 内容审核-图像(异步批量)(V2)

    内容审核-图像(异步批量)(V2) 提交任务 查询任务 父主题: 图像审核

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  • 图像内容审核(异步批量)(V2)

    图像内容审核(异步批量)(V2) 任务提交 处理结果查询 任务列表查询 父主题: 图像审核

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  • 内容审核-图像(异步批量)(V2)

    内容审核-图像(异步批量)(V2) 提交任务 查询任务 父主题: 图像审核

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  • 图像内容审核(异步批量)(V2)

    图像内容审核(异步批量)(V2) 提交任务 查询任务 父主题: 图像审核

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  • 图像内容审核(异步批量)(V2)

    图像内容审核(异步批量)(V2) 提交任务 查询任务 父主题: 图像审核

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  • 内容审核-图像(异步批量)(V2)

    内容审核-图像(异步批量)(V2) 提交任务 查询任务 父主题: 图像审核

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  • 大字段过滤

    过滤:需要设置字段过滤阈值和替换字符,当字段的内容大小超过设定的阈值时,将按照指定的字符进行内容替换。需要注意的是,大字段过滤功能是将字段的内容进行替换,并不是替换整个DML记录。如果一条DML记录中有很多大字段,这些字段只有部分字段的内容大小超过设置的过滤阈值,其他未超过过滤阈值的字段内容的累加值大于request

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  • WHERE过滤子句

    WHERE过滤子句 功能描述 利用WHERE子句过滤查询结果。 语法格式 1 2 SELECT [ALL | DISTINCT] attr_expr_list FROM table_reference WHERE where_condition; 关键字 ALL:返回重复的

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  • 过滤规则示例

    示,过滤规则匹配“source”为“HC.OBS”的事件。 从事件源接收的事件 过滤规则 过滤后的事件 { "events":[{ "id": "4b26115b-778e-11ec-******", "specversion": "1.0", "source":

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  • 带过滤的n

    过滤的n_paths算法(filtered_n_paths) 概述 带过滤的n_paths算法是给定起始点source、目的点target、跳数k、路径数n、过滤条件filters,找出source和target间不多于n条的k跳无环路径。 适用场景 任意网络。 参数说明 表1

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  • 边过滤查询(1.0.0)

    labels labels和edgeFilters两者必选其一 String 关系类型过滤条件。 edgeFilters labels和edgeFilters两者必选其一 String 过滤条件,按属性过滤,JsonArray格式字符串。 offset 否 Integer 本次请求的起始位置。

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  • 带过滤的n

    过滤的n_paths算法(filtered_n_paths)(2.2.22) 概述 带过滤的n_paths算法是给定起始点source、目的点target、跳数k、路径数n、过滤条件filters,找出source和target间不多于n条的k跳无环路径。 算法名称:带过滤的n_paths

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  • HCIA-AI

    业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8% Atlas人工智能计算平台 7% 华为智能终端AI开放平台 3% 华为云企业智能应用平台 10% 人工智能综合实验 10% 推荐在线学习 HCIA-AI 推荐线下培训 HCIA-AI培训 父主题: 职业认证考试大纲

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  • 提交过滤作业

    name 是 String 过滤名称。 behavior_rules 否 List 请参见表13,用户行为过滤配置。 说明: 过滤策略请至少选择behavior_rules、property_rules、blacklist、whitelist中的一个作为过滤条件。 blacklist

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  • 过滤式特征选择

    过滤式特征选择 概述 过滤式特征选择根据特征对标签的重要性对特征进行筛选,特征重要性较高的特征,提升训练的精度和效率。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型,dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 参数

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  • 订阅过滤策略操作

    订阅过滤策略操作 批量创建订阅过滤策略 批量更新订阅过滤策略 批量删除订阅过滤策略 父主题: API

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