上传图片信息给接口进行调用时，服务会储存用户信息吗？ 您在使用图像识别服务的接口进行调用时，服务将调用结果返回给您，不会存储您的用户信息或图片信息。 调用接口时，需要您填写图片地址（或利用图片的BASE64编码）。服务会根据您提供的url进行识别功能，例如： POST https://{endpoint}/v2

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准备环境 在使用图像识别SDK时，各语言需要准备的环境 参照表1。 表1 开发环境 开发语言 准备项 说明 JAVA 安装JDK JAVA环境开发配置，支持 Java JDK 1.8 及以上版本，推荐通过Maven 安装依赖的方式使用JAVA版本SDK。 PYTHON 安装python

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新增环境变量GOPATH，变量为go语言工程所在目录。 修改PATH变量，末尾增加GO的编译器路径“;%GOROOT%\bin"，中间分隔符是【;】。 修改CLASSPATH变量，末尾增加GO的编译器路径“;%GOROOT%\lib"，中间分隔符是【;】。 在vs code官网：https://code

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召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 F1值 F

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算子市场介绍 算子市场即为DWR提供的算子库，提供方包括华为和第三方。 华为云自有算子的能力源是华为云数据处理相关的云服务，如媒体处理MPC、图像识别Image等，DWR将云服务提供的各种数据处理能力通过函数生成算子并在算子市场发布。 第三方算子是基于DWR的算子注册能力，由第三方开发者

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该解决方案基于华为云 内容审核 Moderation的音频审核技术构建，可自动对上传到 对象存储服务 OBS的音频进行审核，帮助用户快速识别音频是否包含涉黄、广告、涉政涉暴、涉政敏感人物等违规内容。适用于游戏语音审核、线上会议语音审核、直播间、多人聊天室等场合，帮助维护健康、和谐的语音交流场景。 方案架构

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采用Web2.0智能爬虫技术，内部验证机制不断自测和优化，提高检测准确率。 时刻关注业界紧急CVE爆发漏洞情况，自动扫描，快速了解资产安全风险。 快速排查用户软件包/固件中的开源软件、安全配置等风险。 报告全面 清晰简洁的扫描报告，多角度分析资产安全风险，多元化数据呈现，将安全数据智能分析和整合，使安全现状清晰明了。

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API is not subscribed." } 表明您还未订阅该区域下的图像识别服务，请您开通后再使用该服务。 注意核对您开通本服务的区域，如开通“华北-北京四”下的图像标签功能，则您在“华东-上海一”调用该接口就会出现该错误码。 出现其它错误码及错误信息说明请参考错误码说明，

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模型指标、验证数据集、验证数据集实例、AI引擎、计算节点规格，对模型包进行验证。模型验证使用的AI算法框架和CPU、GPU资源等能力与模型训练等同。验证完成后，查看验证报告中模型的准确率等信息。 父主题： 模型验证

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如果OBS路径符合要求，请您按照服务具体情况执行3。 自动学习项目不同导致的失败原因可能不同。 图像识别训练失败请检查是否存在损坏图片，如有请进行替换或删除。 物体检测训练失败请检查数据集标注的方式是否正确，目前自动学习仅支持矩形标注。 预测分析训练失败请检查标签列的选取。标签列目前支持离散和连续型数据，只能选择一列。

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训练好的模型可以通过调整阈值，影响机器人直接回答的准确率。阈值越高，机器人越严谨，对用户问的泛化能力越弱，识别准确率越高；阈值越低，机器人越开放，对用户问的泛化能力越强，识别准确率越低。 针对历史版本的模型，可以根据当前模型调节直接返回答案的阈值。 在“模型管理”页面，在模型列表的操作列单击“调整阈值”。

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被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1：F1值

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Studio开发工具安装第三方引用：点击工具->选择NuGet包管理器->点击管理解决方案的NuGet程序包，选择浏览中搜索并安装HuaweiCloud.SDK.Core及HuaweiCloud.SDK.Image,如下图所示： 图1 安装图像识别.NET版本sdk包 父主题： 使用SDK（.NET）

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如何处理用户安装了GRID驱动，但未购买、配置License问题 问题描述 用户业务是做图形处理的，且用户已经安装了GRID驱动，但用户的GPU使用率很低或渲染性能达不到预期。 例：运行图像识别任务，任务会突然卡住无法继续运行，GPU的性能表现差；查看/var/log/messages日志发现有如下报错，

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件并选定测试机型套餐，即可自动完成移动兼容性测试，检测问题并监控性能指标，生成包含图片和日志的详细报告，帮助定位和快速分析问题。 操作流程 介绍进入“ 移动应用测试 ”服务后，移动应用测试的基本使用流程。 流程说明如下： 流程 说明 登录移动应用测试（略） 如果已经登录“移动应用测试”首页，该步骤可略。

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精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一

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联合多方正样本的效果，丰富模型的特征，提高模型的泛化能力。 计算全程保障企业数据安全与个人隐私。 图2 金融联合营销 使能数据交易 传统数据交易方式，交易的是数据所有权，交易完成后，数据被无限制的复制。采用可信交易方式，交易的不是数据，而是数据的使用权，卖家卖的是对某个数据的用法用量，不用担心数据被复制。

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label_col - 目标列 prediction_index_col - 输入预测数据集的预测label标签列的列名 label_index_col - 输入预测数据集的真实label标签列的列名 样例 inputs = { "predict_dataframe": None

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字段类型 在“框选识别区”页面，可以给每个字段指定字段类型来提高识别准确率，或是将 文字识别 结果处理成业务需要的格式。勾选字段类型后，后台会对文字识别结果进行相应的处理后再输出。每个识别区可选择多个字段类型，多个字段类型会按照勾选顺序执行。自定义OCR控制台提供了默认字段类型和自定义字段类型两种功能。

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评估型横向联邦作业流程 基于横向联邦作业的训练结果，可以进一步评估横向联邦模型，将训练好的模型用于预测。 选择对应训练型作业的“历史作业”按钮，获取最新作业的模型结果文件路径。 图1 查看模型结果文件的保存位置 前往工作节点上步骤1展示的路径，下载模型文件。由于Logistic

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完成图片标注后，可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的图像分类模型。请参考前提条件确保已标注的图片符合要求，否则数据集校验将会不通过。 前提条件 请确保您的数据集中的已标注的图片不低于100张。 请确保您的数据集中至少存在2种以上的图片分类，且每种分类的图片不少于5张。 操作步骤

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