单击展开下载详情，可以查看该数据集的“目标位置”。 步骤四：创建新版自动学习图像分类项目 确保数据集创建完成且可正常使用后，在ModelArts控制台，左侧导航栏选择“开发空间 > 自动学习”，进入自动学习总览页面。 单击选择“图像分类”创建项目。完成参数填写。 名称：自定义您的项目名称。

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简单表达式 逻辑表达式 逻辑表达式的操作符和运算规则，请参见逻辑操作符。 比较表达式 常用的比较操作符，请参见比较操作符。 除比较操作符外，还可以使用以下句式结构： BETWEEN操作符 a BETWEEN x AND y等效于a >= x AND a <= y a NOT BETWEEN

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简单表达式 逻辑表达式 逻辑表达式的操作符和运算规则，请参见逻辑操作符。 比较表达式 常用的比较操作符，请参见比较操作符。 除比较操作符外，还可以使用以下句式结构： BETWEEN操作符 a BETWEEN x AND y等效于a >= x AND a <= y a NOT BETWEEN

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标签”。在“标签”对话框中，单击“添加/编辑标签”为工作空间关联标签。 查看配额使用量：在“空间管理”页面，找到所需编辑的工作空间，单击其所在行的“配额使用量”，此时显示“配额使用量”页面。在“配额使用量”页面，您可以查看当前空间内，各配额规格的使用量。 置顶工作空间：在“空间管理”页面，找到所需置顶的工作空间，单击其所在行的“更多

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基因容器命令行工具提供了上传原始数据和参考组数据至OBS桶内的功能。当然您还可以使用 OBS 客户端上传数据。请确保已完成命令行工具安装，且已创建环境。如未完成，请参见安装命令行工具完成操作。为了执行基因比对任务，需要将本地的原始数据文件及参考组文件上传至对象存储桶中。基因容器服务提供原始测试数据供您使用，下载路径为：http://ope

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模 场景描述 准备数据 发布数据集 创建可信联邦学习作业 选择数据 样本对齐 筛选特征 模型训练 模型评估 父主题： 纵向联邦建模场景

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使用自动学习实现物体检测 准备物体检测数据 创建物体检测项目 标注物体检测数据 训练物体检测模型 部署物体检测服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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简单表达式 逻辑表达式 逻辑表达式的操作符和运算规则，请参见逻辑操作符。 比较表达式 常用的比较操作符，请参见比较操作符。 除比较操作符外，还可以使用以下句式结构： BETWEEN操作符 a BETWEEN x AND y等效于a >= x AND a <= y a NOT BETWEEN

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管理文件。 “upload_uploadFile”接口最大支持上传100M文件。如需上传大于100M的文件，请使用分块上传的接口。 本文仅指导您如何通过API方式上传简单文件。关于如何创建/更新 数据实例 的接口请参见全量数据服务。 URI URI格式： POST http://{E

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简单表达式 逻辑表达式 逻辑表达式的操作符和运算规则，请参见逻辑操作符。 比较表达式 常用的比较操作符，请参见比较操作符。 除比较操作符外，还可以使用以下句式结构： BETWEEN操作符 操作符BETWEEN...AND会选取介于两个值之间的数据范围。这些值可以是数值、文本或日期。

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简单表达式 逻辑表达式 逻辑表达式的操作符和运算规则，请参见逻辑操作符。 比较表达式 常用的比较操作符，请参见比较操作符。 除比较操作符外，还可以使用以下句式结构： BETWEEN操作符 a BETWEEN x AND y等效于a >= x AND a <= y a NOT BETWEEN

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简单表达式 逻辑表达式 逻辑表达式的操作符和运算规则，请参见逻辑操作符。 比较表达式 常用的比较操作符，请参见比较操作符。 除比较操作符外，还可以使用以下句式结构： BETWEEN操作符： a BETWEEN x AND y等效于a >= x AND a <= y a NOT BETWEEN

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简单消息头鉴权 使用说明 简单消息头鉴权模式，适用于在调用第三方接口时，携带固定的鉴权信息。例如，Basic Auth对用户名和密码进行Base64编码后的鉴权信息。 操作步骤 参考登录经典应用设计器中操作，登录经典版应用设计器。 在左侧列表中，单击，选择“HTTP > Rest服务”。

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使用自动学习实现声音分类 准备声音分类数据 创建声音分类项目 标注声音分类数据 训练声音分类模型 部署声音分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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使用自动学习实现文本分类 准备文本分类数据 创建文本分类项目 标注文本分类数据 训练文本分类模型 部署文本分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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功，如果数据集还未成功导入，创建自动学习物体检测项目后数据标注节点会报错。 图2 数据标注节点报错 步骤三：创建自动学习物体检测项目 确保数据集创建完成且可正常使用后，在ModelArts控制台，左侧导航栏选择“自动学习”默认进入新版自动学习页面，选择物体检测项目，单击“创建项目”。

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edgectl提供了几个典型场景下初步诊断边缘节点故障的功能，以及节点迁移，数据采集的功能。请确保已完成命令行工具安装。如未完成，请参见安装edgectl完成操作。为了能够在边缘侧使用IEF的功能，IEF需要在用户的边缘节点安装IEF边缘软件。如下示例可以判断用户的边缘节点是否满足安装IEF边缘软件的需求。edgectl diagnose

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使用Service实现简单的灰度发布和蓝绿发布 CCE实现灰度发布通常需要向集群额外部署其他开源工具，例如Nginx Ingress，或将业务部署至服务网格，利用服务网格的能力实现。这些方案均有一些难度，如果您的灰度发布需求比较简单，且不希望引入过多的插件或复杂的用法，则可以参考

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文本分类：识别一段文本的类别。 使用自动学习功能构建模型的端到端示例，请参见“快速入门>使用自动学习构建模型”。 自动学习流程介绍 使用ModelArts自动学习开发AI模型无需编写代码，您只需上传数据、创建项目、完成数据标注、发布训练、然后将训练的模型部署上线。具体流程请参见图1。新版自动学习中，该流

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