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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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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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、新增和变换的最小步骤），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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RITY 比较两个字符串的差距（删除、新增和变换的最小步骤），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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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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注意事项 了解坐标系 VPS坐标系 VPS坐标系是基于UTM坐标定义的，北向Y轴正向和东向X轴正向如图1所示。 图1 VPS坐标系示意图 Three.js渲染引擎坐标系 摆放虚拟物体时需要注意：Three.js的相机朝向是Z轴的反向。 图2 Three.js渲染引擎坐标系示意图 坐标系转换

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0考试覆盖：人工智能进阶理论与华为云开发实践，内容包括但不限于：神经网络基础；图像处理、语音处理、 自然语言处理 理论和应用；ModelArts概览；图像处理、语音处理、自然语言处理实验；ModelArts平台开发实验等。 知识点 神经网络基础 4% 图像处理理论和应用 26% 语音处理理论和应用

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GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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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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系，而核函数特征交互神经网络使用不同的核（kernel）来对特征交互进行建模，以此来计算两个域中特征的相互关系，其中核的种类包括向量内积外积、矩阵乘法、神经网络等。利用核函数建模特征交互，实现了参数共享，减小了模型复杂度。PIN算法请参见核函数特征交互神经网络。 config 否

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返回文本块坐标及单元格坐标信息，可选值如下所示。 true：返回文本块和单元格坐标 false：不返回 如果未传入该参数时默认为false，即不返回。 return_char_location 否 Boolean 返回单字符的坐标信息，可选值包括： true：返回单字符的坐标 false：不返回

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开始图片处理（API接口） 获取图片信息 获取图片平均色值 设置图片效果 设置缩略 旋转图片 剪切图片 设置水印 格式转换与渐进显示 质量变换 设置图片瘦身 处理图片持久化 父主题： 数据处理

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概要 本章节主要讲解如何在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。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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imgData：ImageData void utm2Render utm坐标转成渲染坐标。 listUtm number[] 坐标数组。 Vector3 render2Utm 渲染坐标转成UTM坐标。 listRender number[] 坐标数组。 Vector3 接口调用示例 // 创建AR会话

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参数解释： 空间坐标系统，x坐标。 约束限制： 不涉及。 取值范围： 不涉及。 默认取值： 不涉及。 y 是 String 参数解释： 空间坐标系统，y坐标。 约束限制： 不涉及。 取值范围： 不涉及。 默认取值： 不涉及。 z 是 String 参数解释： 空间坐标系统，z坐标。 约束限制：

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读程度作调整。 最大值最小值设置/最大值、最小值：可设置坐标轴的最大值和最小值，单击“清空”恢复默认值。 X轴名称设置/坐标轴名称：坐标轴的名称内容。 X轴名称设置/字体大小：坐标轴名称的字体大小。 X轴名称设置/颜色：坐标轴名称的字体颜色。 X轴名称设置/刻度标签旋转的角度：控

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List [Point] 鼻子轮廓，Point为轮廓坐标值。 mouth_contour List [Point] 嘴巴轮廓，Point为轮廓坐标值。 eyebrow_contour List [Point] 眉毛轮廓，Point为轮廓坐标值。 eyes_contour List [Point]

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分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0

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读程度作调整。 最大值最小值设置/最大值、最小值：可设置坐标轴的最大值和最小值，单击“清空”恢复默认值。 X轴名称设置/坐标轴名称：坐标轴的名称内容。 X轴名称设置/字体大小：坐标轴名称的字体大小。 X轴名称设置/颜色：坐标轴名称的字体颜色。 X轴名称设置/刻度标签旋转的角度：控

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设置已知地图服务区域的GPS坐标到AR系统中，便于提高后续视觉定位的精度。GPS信息可以从局点配置中获取，也可以通过请求浏览器的位置接口获取。 gps { latitude: number; longitude: number; altitude: number; } GPS坐标的经纬度及海拔高度。

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分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0

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