图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。 主体识别 利用后台算法来检测图像中的主体内容，识别主体内容的坐标信息。 图2 主体识别示例图 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄，还是经过二次

查看更多 →

联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

查看更多 →

5万变量50万非零元规模的问题，平均求解时间在10分钟内 支持问题类型 支持求解大规模线性问题、二次型问题和混合整数线性问题。 需具备对多种算法模型的兼容性，以满足行业多样化业务场景的要求，支持线性、非线性、混合整数、二次约束规划等算法模型的建模和求解 支持算法 支持优先级和权重的控制

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 →

存储的表格名称。 您可以单击设置数据版本。RES的数据版本有两种，“V1”版本即数据按照原有格式存储，未做过分区处理。“V2”版本则会依照用户的分区设置做分区处理，当分区合理时，数据将均匀分布在各个节点，有效利用Cloudtable的高并发特性，提升读写效率。其中“预分区数量”和“索引分区数量

查看更多 →

5万变量50万非零元规模的问题，平均求解时间在10分钟内 支持问题类型 支持求解大规模线性问题、二次型问题和混合整数线性问题。 需具备对多种算法模型的兼容性，以满足行业多样化业务场景的要求，支持线性、非线性、混合整数、二次约束规划等算法模型的建模和求解 支持算法 支持优先级和权重的控制

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 →

。 挖掘数据特性，创新算法架构 在算法方面，分析DNS 域名 格式特点，创新的结合BERT思想构造三通道CNN模型，相比传统直接将域名输入到神经网络的方法具有更好的检测效果，在业界内较先采用。 多模型协同检测，准确识别威胁 威胁检测服务 除威胁情报和规则基线检测外，还提供4类基于AI智

查看更多 →

和渐变方向等。 渐变类型：设置渐变的类型，如线性渐变、径向渐变和自定义输入。 渐变方向：设置颜色的渐变方向，如向上、向下、向右等。“渐变类型”设置为“线性渐变”时，才需要设置此参数。 颜色1：自定义渐变颜色1。“渐变类型”设置为“线性渐变”或“径向渐变”时，才需要设置此参数。 颜

查看更多 →

视频会议场景需要视频并发编解码能力，CPU/GPU编解码消耗资源巨大，网络带宽消耗大，基于现有VDI的网络架构，传统的视频会议软件如果未针对VDI做相关优化，通常无法保证用户体验。 建议方案： 利旧PC做为客户端，通过PC端进行视频会议（即通过PC上安装视频会议软件，非云桌面里的视频会议

查看更多 →

商品升级配置规则 当前仅支持交付方式为SaaS的商品升级配置，且仅支持计费模式为包周期的规格内多SKU之间进行升级； 商品被下架后，不支持用户做商品规格变更操作。如果商品某规格被下架，则该规格作为“可升级规格”对应的升级规则也会自动失效； 如初始规格或目标规格变更为不包含包周期计费模式，则升级规则失效；

查看更多 →

在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“FiBiNET”三种算法类型，XGBoost支持“分类”和“回归”两种任务类型。 图2 新建作业 在弹出的界面进行数据选择，选择两方数据集作为整个作业的数据集，必须选择

查看更多 →

2024年1月1日之前，资源包成本在生失效时间内线性分摊，同包年/包月费用分摊规则。 2024年1月1日0点之后，新生效或仍在生效的部分服务资源包，在24年之后的成本将按照实际使用情况进行成本分摊，不在支持范围的服务资源包仍采用线性分摊逻辑。 按实际使用情况进行成本分摊的规则：分

查看更多 →

最大长度：64 产品的单价单位。 线性产品的单价单位为“元/{线性单位}/月”或“元/{线性单位}/小时”等。 非线性产品的单价单位为“元/月”或“元/小时”等。 说明： “线性单位”为线性产品（即订购时需要指定大小的产品）的大小的单位，比如硬盘的线性单位为GB，带宽的线性单位为Mbps。 official_amount

查看更多 →

ValueRange object 区间上下限，仅回归型存在。 description String 模型描述信息。 表7 ValueRange 参数 参数类型 描述 lower Float 区间下限，仅回归型存在。 upper Float 区间上限，仅回归型存在。 表8 FailedReasonRecord

查看更多 →

xPU泛指GPU和NPU。 GPU，即图形处理器，主要用于加速深度学习模型的训练和推理。 NPU，即神经网络处理器，是专门为加速神经网络计算而设计的硬件。与GPU相比，NPU在神经网络计算方面具有更高的效率和更低的功耗。 密钥对 弹性裸金属支持SSH密钥对的方式进行登录，用户无需输

查看更多 →

do_validation：数据扩增前是否进行数据校验。默认值为True。 Flip 翻转，沿图片水平轴或竖直轴做翻转，是非常常见的增强方法。 lr_ud：选择翻转的方向，lr为水平翻转，ud为竖直翻转。默认值为lr flip_p：做翻转操作的概率。默认值为1。 do_validation：数据扩增前是否进行数据校验。默认值为True。

查看更多 →

单击新建文件夹，创建名称为input和output的文件夹 图17 选择input文件夹作为下载路径 准备自己需要训练的算法。可在AI Gallery社区内订阅算法，以线性回归-LinearRegression为例。 图18 订阅算法 等待数据集下载完成后，即可创建训练作业。 图19 创建训练作业 图20 选择订阅的自动学习算法-预测分析

查看更多 →

是否支持Keras引擎？ 开发环境中的Notebook支持。训练作业和模型部署（即推理）暂时不支持。 Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本

查看更多 →

当前仅支持交付方式为SaaS的商品升级配置，且仅支持计费模式为包周期的规格内多SKU之间进行升级或者数量属性的扩容； 商品被下架后，不支持用户做商品规格变更操作。如果商品某规格被下架，则该规格作为“可升级规格”对应的升级规则也会自动失效； 如初始规格或目标规格变更为不包含包周期计费模式，则升级规则失效；

查看更多 →

创建并提交。 步骤二：根因定位与排期修复 开发人员接到问题单后需要对其进行根因定位和排期修复。 步骤三：回归测试与验收缺陷 开发人员将问题单修复完成后，测试人员需要对其进行回归测试，缺陷单创建人需要对其进行验收。 准备工作 在进行具体的任务操作前，您需要完成以下准备工作。 项目负

查看更多 →