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、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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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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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 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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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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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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开始图片处理（控制台） 开始图片处理（接口） 典型案例 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 转化格式 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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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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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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FP-growth 最小最大规范化 正则化 独热编码 主成分分析 离散化 标准化 字符串标签化 奇异值分解 过滤式特征选择 线性特征重要性 特征尺度变换 特征异常检测 特征异常平滑 gbdt编码模型训练 gbdt编码模型应用 父主题： 数据特征

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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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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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、检查空三的精度以及将空三结果转换到指定的像控点坐标系下，提高重建结果的准确度。 像控点文件。像控点坐标一般为成果坐标系平面直角坐标，高程采用1985黄海高程。像控点文件格式要求请参见图2，第一列至第四列分别为点号、东坐标、北坐标、高程。 图2 像控点文件示意图 像控点标记文件。描述每个像控点对应到照片上的准确位置。

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空间后方交会 空间后方交会是指恢复摄影时的光束，即将空间的模型纳入到大地坐标系中，通过已知的像点坐标及其对应的大地坐标系下的坐标求解出相应的外方位元素（摄站坐标：Xs、Ys、Zs；三个转角：φ、ω、κ；）。 空中三角测量 空中三角测量（简称，空三）是指立体摄影测量中，根据少量的野外控制

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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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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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