多模板分类工作流 工作流介绍 上传模板图片 定义预处理 框选参照字段 框选识别区 训练分类器 评估应用 部署服务 编辑应用 自定义字段类型 删除应用 父主题： 文字识别 套件

查看更多 →

模板总览 预览分类器下面所有模板的状态，如果有模板的识别区未设置，则无法进行后续的评估。 前提条件 已在自定义OCR控制台选择“多模板分类工作流”创建应用，并框选添加的多个模板的识别区，详情请见框选识别区。 删除模板 如果已创建的模板应用不再使用，您可以删除模板释放资源。 在“应

查看更多 →

数值计算求解示意图 数值计算求解方法及类型 线性直接法：线性直接法是一种重要的求解线性方程组的手段，具有求解稳定性好、精度高的优点。 线性迭代法：基于Krylov子空间的迭代方法是一种重要的求解线性方程组的手段，尤其是对于大型稀疏矩阵的方程组，迭代法是求解线性方程组的优先选择。 预处理子：预

查看更多 →

数值计算求解示意图 数值计算求解方法及类型 线性直接法：线性直接法是一种重要的求解线性方程组的手段，具有求解稳定性好、精度高的优点。 线性迭代法：基于Krylov子空间的迭代方法是一种重要的求解线性方程组的手段，尤其是对于大型稀疏矩阵的方程组，迭代法是求解线性方程组的优先选择。 预处理子：预

查看更多 →

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

查看更多 →

和位置均固定不变的文字（参照字段）。 识别文字内容不能偏离设定的识别区域，包括打印偏移、由上下文长度变化引起的偏移等。 多模板的前提： 分类器中的任一模板，均需满足上述单模板的要求。 模板种类固定，识别不在多模板中的图片可能会返回错误的结果或无法识别。 模板间有足够的区分度，不同

查看更多 →

量类型可划分为不同问题。OptVerse服务提供线性规划和混合整数线性规划问题的求解服务。 数值计算求解器：通过数值计算方法，高效求解CAE仿真底层的数学问题。OptVerse服务提供线性方程组的直接法和迭代法及预处理求解、非线性方程组的迭代求解、矩阵的特征值求解、智能加速求解以及基于云HPC的高性能计算服务。

查看更多 →

以按需资源简单 定价 算价为例，通过使用量(定价量纲)计算应付金额时，公式如下： 有线性大小算价： 官网价=(使用量/使用量转换比率)*单价*线性大小 抹零金额=官网价-优惠金额-应付金额 应付金额=(使用量/使用量转换比率)*单价*线性大小-优惠金额-抹零金额。 其中，“线性大小”通过云服务产品的规格查看。例如：下图云

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

公共依赖Demo 使用TensorFlow进行线性回归 使用pytorch进行线性回归 sklearn gym 父主题： 依赖包管理

查看更多 →

和开源Redis相比，GeminiDB Redis性能如何？ GeminiDB Redis采用多线程架构，QPS可随CPU数量线性扩展，可支持1w-1000w线性扩展；单点访问通常平均时延<1ms，P99<2ms，和开源Redis时延接近，详细性能数据可参考性能测试报告。 父主题： 产品咨询

查看更多 →

分为不同问题。OptVerse服务提供线性规划和混合整数线性规划问题的求解服务，详见：数学规划求解器。 数值计算求解器：通过数值计算方法，高效求解CAE仿真底层的数学问题。OptVerse服务提供线性方程组的直接法和迭代法及预处理求解、非线性方程组的迭代求解、矩阵的特征值求解、智

查看更多 →

说明 二维切割方形件 满足客户多样化的约束场景和策略选择，为用户提供高利用率、高产能的切割方案 二维切割异形件 求解器 为用户提供线性规划和混合整数线性规划问题的求解服务。

查看更多 →

包年/包月、按需计费 总费用随着实例数量线性增加。 购买时长 包周期模式下购买云手机实例的时长。 包年/包月 总费用随着购买时长的增加线性增加。 如：包2个月的费用是包1个月的2倍。 使用时长 按需模式下实际使用云手机实例的时长。 按需计费 总费用随着使用时长的增加线性增加。 计费示例 以包年/

查看更多 →

resource_size、size_measure_id如何填写 询价线性产品时，resource_size、size_measure_id两个参数为必填。线性产品为包括硬盘，带宽等在订购时需要指定大小的产品。如您分辨不出产品是否线性，可咨询对应的云服务产品部。 两者需搭配使用，resour

查看更多 →

resource_size、size_measure_id如何填写 询价线性产品时，resource_size、size_measure_id两个参数为必填。线性产品为包括硬盘，带宽等在订购时需要指定大小的产品。如您分辨不出产品是否线性，可咨询对应的云服务产品部。 两者需搭配使用，resour

查看更多 →

情形3：多模板识别工作流出错，大部分字段为空或错误。 解决办法：先检查分类结果是否正确（返回结果中的template_id表示分类结果），若分类错误，则说明分类器中存在相似的模板导致分类出错，请在参照字段中添加模板特有的参照字段，从而提高分类的鉴别能力。若分类结果正确，但识别结果错误，请参照情形2的解决办法。

查看更多 →

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

查看更多 →

Standard自动学习 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和部署。

查看更多 →

AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

查看更多 →