400 错误的请求：请检查请求路径及参数。 响应状态码: 401 未授权：1. 请确认是否购买了相关服务。 2. 请联系客服人员检查您账号的当前状态。 响应状态码: 404 请求的内容未找到：请检查请求的路径。 响应状态码: 500 业务失败：请依次确认您请求中各参数的取值。 错误码

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资产建模和分析常见问题 同一时刻上报多条数据到资产属性上是怎么处理的？ 设备有上报数据但IoTA资产监控视图数据未刷新 父主题： 数据分析常见问题

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根据我国情况制定了《类似商品和服务区分表》，简称《商标分类表》。 《类似商品和服务区分表》是商标主管部门为了商标检索、审查、管理工作的需要，总结多年来的实践工作经验，并广泛征求各部门的意见，把某些存在特定联系、容易造成误认的商品或服务组合到一起，编制而成。 《类似商品和服务区分表

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- 5 日志记录子句 部分支持，有差异 GaussDB 不支持 LOG GING约束子句和FILESYSTEM_LIKE_LOGGING约束子句。 GaussDB仅支持表级的UNLOGGED约束，不支持列级的UNLOGGED约束。 GaussDB仅支持在CREATE TABLE、CREATE

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Anti-DDoS攻击防护是不是默认开启的？ 是的。AntiDDoS攻击防护默认开启，使用的是默认防护策略，如果需要修改设置，请参考配置Anti-DDoS防护策略。 Anti-DDoS防护一旦开启，则不能关闭。 父主题： 基本功能类

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介绍维护过程中常用的一些操作指导。 符号约定 在本文中可能出现下列标志，它们所代表的含义如下。 符号 说明 表示如不避免则将会导致死亡或严重伤害的具有高等级风险的危害。 表示如不避免则可能导致死亡或严重伤害的具有中等级风险的危害。 表示如不避免则可能导致轻微或中度伤害的具有低等级风险的危害。

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声音分类 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线 父主题： 自动学习（旧版）

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成“未标注”列表的文本标注。 添加标签 在“未标注”页签添加：单击页面中标签集右侧的加号，然后在弹出的“新增标签”页中，添加标签名称，选择标签颜色，单击“确定”完成标签的新增。 图3 添加标签（1） 在“已标注”页签添加：单击页面中标签集右侧的加号，然后在弹出的“新增标签”页中，

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string True 修改后的句子分类名称 1.2 category_id string True 需要修改的句子分类的唯一标识 响应说明 响应状态码: 200 表3 响应体参数 序号 名称 参数类型 是否必选 说明 1.1 id string False 句子分类的唯一标识 1.2 resultCode

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分类关联文档查询 操作场景 查询分类关联的文档和文档关联的分类，维护分类关联的文档关系及文档关联的分类关系。 文档关联分类 在首页左侧导航栏，选择“功能地图 > 常用信息 > 分类关联文档管理”。 选择“文档编码”，输入文档编号。 图1 添加关联分类 单击“查询”，查看文档关联的分类。

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文本分类 概述 文本分类通过TF-IDF和多项式朴素贝叶斯进行文本分类，以原始文本和标签作为输入，输出文本分类模型。 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。如果文本

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Authorization 否 String 使用AK/SK方式认证时必选，携带的鉴权信息。 X-Sdk-Date 否 String 使用AK/SK方式认证时必选，请求的发生时间。 响应参数 状态码： 400 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String

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训练分类器 确定模板图片的参照字段和识别区后，多模板分类工作流在模板数量较多，或版式相似度较高的情况下，建议针对不同的模板上传对应的训练集数据，用于训练模板分类模型，使服务能够精准地分类多个模板图片，然后对多个模板图片进行 文字识别 和结构化提取。 前提条件 已在文字识别套件控制台选

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声音分类 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线 父主题： 自动学习（新版）

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查询事件目标分类 功能介绍 查询预置的事件目标分类，获取每个事件目标分类的字段定义。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project

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查询分类与属性 操作场景 查看系统已创建的分类和属性信息。 查询分类信息 在首页左侧导航栏，选择“功能地图 > 常用信息 > 分类&属性查询工具”，进入查询工具页面。 选择“分类信息查询”，输入需要查询内容。 可输入分类码、分类中文名称、分类英文名称进行搜索查询。 单击“查询”。

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随机决策森林分类中的决策树算法通过基尼不纯度（Gini impurity）或熵（Entropy）来对一个集合的有序程度进行量化，并对一次拆分进行量化评价。 基尼不纯度是指将来自集合中的某种结果随机应用于集合中某一数据项的预期误差率，计算公式如下： 熵是信息论中的概念，用来表示集合的无序程度，

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400 错误的请求：请检查请求路径及参数。 响应状态码: 401 未授权：1. 请确认是否购买了相关服务。 2. 请联系客服人员检查您账号的当前状态。 响应状态码: 404 请求的内容未找到：请检查请求的路径。 响应状态码: 500 业务失败：请依次确认您请求中各参数的取值。 错误码

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通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。 Authorization 否 String 使用AK/SK方式认证时必选，携带的鉴权信息。 X-Sdk-Date 否 String 使用AK/SK方式认证时必选，请求的发生时间。 表3 请求Body参数 参数 是否必选

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通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。 Authorization 否 String 使用AK/SK方式认证时必选，携带的鉴权信息。 X-Sdk-Date 否 String 使用AK/SK方式认证时必选，请求的发生时间。 表3 请求Body参数 参数 是否必选

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通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。 Authorization 否 String 使用AK/SK方式认证时必选，携带的鉴权信息。 X-Sdk-Date 否 String 使用AK/SK方式认证时必选，请求的发生时间。 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数

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