质量变换 此功能支持在控制台代码编辑模式和接口调用模式使用。 可以对输出格式为jpg的图片进行图片压缩，不使用压缩则可能会使图片占用的空间变大。具体参数说明如表1所示。 操作名称：quality 表1 图片压缩 参数 取值说明 代码样例 q 图片的相对质量，即将图片按照原图的q%进行压缩。取值范围为[1，100]。

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坐标地址查询 根据具体坐标，返回该坐标的所在地信息，包含“坐标地址查询”执行动作。 连接参数 坐标地址查询连接器使用APIkey认证，创建坐标地址查询连接时连接参数说明如表1所示。 表1 连接参数说明 名称 必填 说明 示例值/默认值 连接名称 是 设置连接名称。 坐标地址查询的连接。

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特征尺度变换 概述 支持对稠密或稀疏的数值类特征进行常见的尺度变换，支持常见的log2、log10、ln、abs及sqrt等尺度变化函数。 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

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使用Tensorflow训练神经网络 应用场景 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用（如Tensorflow、Caffe）均采用容器化方式运行，并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力，并且都是任务型计算，需要快速申请大量资源，计算任务完成后快速释放。本文将演示在云容器

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支持设置为系统或自定义。 数值设置 支持对数值的语境、单位、科学计数法、使用千分位分割符、小数位的设置。 表4 坐标轴参数 参数 说明 显示坐标轴 支持对坐标轴的坐标线和颜色的设置。 显示轴标签 支持对轴标签的文本和文本颜色的设置。 显示网格 支持对网格线的粗细和颜色设置。 显示刻度线

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多数企业都不具备AI开发能力。 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练

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示例：图片质量变换 场景介绍 对于需要对大量图片文件进行压缩，快速发布上线的场景，可以使用DWR可视化的质量变换工作流来完成任务，帮助用户提升图片处理效率，节省内容发布时间。 实现流程 该实例通过创建触发器的方式异步启动工作流，实现流程为： 在OBS服务中创建桶 在DWR服务中创建工作流

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y21)])) FROM input 地理函数的基准坐标系标准为全球通用的GPS坐标系标准WGS84，GPS坐标不能直接在百度地图（BD09标准）或者google地图（GCJ02标准）上使用，会有偏移现象，为了在不同地理坐标系之间切换， DLI 提供了坐标系转换的一系列函数，并且还提供地理距离与米之间的转换函数。详见表4。

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y21)])) FROM input 地理函数的基准坐标系标准为全球通用的GPS坐标系标准WGS84，GPS坐标不能直接在百度地图（BD09标准）或者google地图（GCJ02标准）上使用，会有偏移现象，为了在不同地理坐标系之间切换，DLI提供了坐标系转换的一系列函数，并且还提供地理距离与米之间的转换函数。详见表4。

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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，准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。 主体识别 利用后台算法来检测图像中的主体内容，识别主体内容的坐标信息。 图2 主体识别示例图 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄，还是经过二次

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财务报表识别API支持通过透视变换矩阵计算文字在原图的坐标。 2023-03 通用文字识别 API支持阿拉伯语识别功能。 2023-01 营业执照识别API支持使用PDF进行识别。 2023-01 通用 表格识别 API支持通过透视变换矩阵计算文字在原图的坐标。 2023-01 通用文字

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根据表面离散点坐标集生成可渲染的文件内容 功能介绍 根据表面离散点坐标集生成可渲染的文件内容。 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-common/toolkit/surface-points

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url中不能存在中文字符，若存在，中文需要进行utf8编码。 return_text_location 否 Boolean 返回文本块坐标及单元格坐标信息，可选值包括： true：返回文本块和单元格坐标; false：不返回。 未传入该参数时默认为false，即不返回。 return_confidence 否

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”节点。 数据变换 数据变换是通过以自然常数e为底的自然对数（log）、以自然常数e为底的指数函数（exp）对特征列的样本数据进行变换： log：如果当前样本数据比较大，可以通过对数函数进行变换。 exp：如果当前样本数据比较小，可以通过指数函数进行变换。 数据变换操作步骤如下。

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特征标记：提示框显示的内容，可以显示系列名、数据名和数据值，也可以只显示其中的某一个或两个。 坐标轴 坐标轴是指对图表组件，进行坐标系相关样式、颜色、位置和行为的设置。 图9 坐标轴 x轴 X轴：是否显示X轴。 轴标题：X轴标题。 字体：设置坐标轴字体、颜色和大小等。 标题偏移：标题相对于轴线的偏移。 轴线：是否显示轴线，支持设置轴线颜色。

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特征标记：提示框显示的内容，可以显示系列名、数据名和数据值，也可以只显示其中的某一个或两个。 坐标轴 坐标轴是指对图表组件，进行坐标系相关样式、颜色、位置和行为的设置。 图9 坐标轴 x轴 X轴：是否显示X轴。 轴标题：X轴标题。 字体：设置坐标轴字体、颜色和大小等。 标题偏移：标题相对于轴线的偏移。 轴线：是否显示轴线，支持设置轴线颜色。

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Box-Cox变换 用于连续的响应变量不满足正态分布时，进行数据变换，达到接近正态分布的目的。Box-Cox变换的主要特点是引入一个参数，通过数据本身估计该参数，进而确定应采取的数据变换形式。 使用Box-Cox变换的优点： 数据得到的回归模型优于变换前的模型，变换可以使模型的解释力度等性能更加优良。

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欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特

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RITY 比较两个字符串的差距(删除、新增、变换的最小步骤)，并归一化到0-100（100表示完全一致，0表示完全不一致）。 DBE_MATCH.EDIT_DISTANCE_SIMILARITY 比较两个字符串的差距(删除、新增、变换的最小步骤)，并归一化到0-100（100表示完全一致，0表示完全不一致）

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南丁格尔图：是否使用南丁格尔图。 内半径：设置饼图内半径的值，单位%。 外半径：设置饼图外半径的值，单位%。 圆心横坐标：设置饼图圆心横坐标的值，单位%。 圆心纵坐标：设置饼图圆心纵坐标的值，单位%。 排布顺序：扇区可按顺时针或逆时针排布。 起始角度：扇区起始角度。 最小角度：扇区最小角度。

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处理数据 入门流程 示例：图片质量变换

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