迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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击链接或识别二维码进行学习 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-分享 图21 分享1 图22 分享2 数据监控 通过查看学员培训进度，监控学员学习状态 操作路径：培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据 自

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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的取值，作为识别结果。 自定义正则提取 预过滤 对初始的待识别文字进行预处理。 左边输入框填写待识别文字中被替换字符的正则表达式。 右边输入框填写所替换的新字符。 不填写时，默认不做预处理。 如果需要多次预处理，可单击，填写新增的预处理规则。 例如： “字段类型名称”：“出生日期”

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示例-预处理 预处理模块示例如下所示： import hilens import cv2 import numpy as np def run(): # 构造摄像头 cap = hilens.VideoCapture() # 获取一帧画面,自带摄像头获取图像为YUV格式

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预处理指令 本节介绍ecpg提供的预处理指令，用于处理宏定义、文件包含和条件编译的程序指令。 包含文件 ifdef、ifndef、else、elif和endif指令 define和undef指令 父主题： 基于ecpg开发

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预处理指令 本节介绍ecpg提供的预处理指令，用于处理宏定义、文件包含和条件编译的程序指令。 包含文件 ifdef、ifndef、else、elif和endif指令 define和undef指令 父主题： 基于ecpg开发

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数据预处理 创建数据预处理作业 开发数据预处理作业 父主题： 管理数据

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预处理指令 本节介绍ecpg提供的预处理指令，用于处理宏定义、文件包含和条件编译的程序指令。 包含文件 ifdef、ifndef、else、elif和endif指令 define和undef指令 父主题： 基于ecpg开发

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的取值，作为识别结果。 自定义正则提取 预过滤 对初始的待识别文字进行预处理。 左边输入框填写待识别文字中被替换字符的正则表达式。 右边输入框填写所替换的新字符。 不填写时，默认不做预处理。 如果需要多次预处理，可单击，填写新增的预处理规则。 例如： “字段类型名称”：“出生日期”

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订购华为RPA-WeAutomate工具 华为RPA-WeAutomate工具结合OCR、NLP等深度学习AI算法，通过模拟并增强人与计算机的交互过程，实现工作流程自动化。快速构建企业级智能自动化平台，一站式获取RPA+AI+小程序能力，助力客户打通数字化转型最后一公里。 华为RPA-WeAutomate工具页面已

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框选识别区 在文字识别过程中，需要确定图片中识别的文字位置，这就需要在图片模板中框选识别区。 识别区指图片中待识别的文字位置。所有需要识别的图片中都会包含此识别区的字段，且位置固定不变，因此模型可以通过识别区找到需要识别内容的位置。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“多模板分

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预处理模块简介 hilens::Preprocessor类 硬件加速的预处理器 #include <media_process.h> 析构函数 ~Preprocessor() virtual hilens::Preprocessor::~Preprocessor() 父主题： 预处理

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换盘预处理 本地盘换盘预处理（磁盘增强型实例） 本地盘换盘预处理（超高I/O型实例） 本地盘换盘预处理（裸金属类型实例） 父主题： 事件管理

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框选识别区 在文字识别过程中，需要确定图片中识别的文字位置，这就需要在图片模板中框选识别区。 识别区指图片中待识别的文字位置。所有需要识别的图片中都会包含此识别区的字段，且位置固定不变，因此模型可以通过识别区找到需要识别内容的位置。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“通用单模

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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String 工具分类，支持选项： "others”：其他 "qualitycontrol"：预处理 "basic"：基因组分析基础 "gatk"：GATK流程 "callvariant"：深度学习突变检测 "environment"：软件环境 new_category 否 String

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AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通

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媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 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。

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plt.show() 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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