选择“数据安全 > 数据分类”，在“分类规则”页签中，单击“新建”。 系统弹出“新建分类”对话框，填写相关配置，完成创建分类规则。支持按模板创建（内置）规则和自定义规则两种方式。 图1 配置分类规则 表1 配置分类规则参数说明 配置 说明 分类类型 即规则所属分类，支持内置（按模板添加）和自定义添加。

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面向熟悉代码编写和调测的AI工程师 ModelArts Standard自动学习 使用Standard自动学习实现垃圾分类 本案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者使用ModelArts Standard的自动学习功能完成“图像分类”AI模型的训练和部署。

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发布ModelArts模型 针对ModelArts中创建的模型，支持以下发布方式： 发布至AI Gallery AI Gallery是在ModelArts的基础上构建的开发者生态社区，提供算法、模型、数据集等内容的共享，为高校科研机构、模型开发商、解决方案集成商、企业级个人开发者等

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开发步骤 请按照以下开发指引进行功能开发图1，如需对各功能的实现流程进行详细了解，请提前阅读流程说明，请参见附录-流程说明。 图1 开发步骤 父主题： 场景三：通过URL地址集成（增加页面JS调用）

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开发步骤 获取源码包、ODBC包以及依赖库 连接数据库 执行SQL语句 处理结果集 关闭连接 父主题： 基于ODBC开发

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ini文件（python的configparser包可以解析这种类型的配置文件）保存数据库连接的配置信息。 在连接选项中添加SSL连接相关参数：sslmode、sslcert、sslkey、sslrootcert。 sslmode：可选项见表1。 sslcert：客户端证书路径。 sslkey：客户端密钥路径。

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开发步骤 获取驱动jar包并配置JDK1.8 连接数据库 执行SQL语句 处理结果集 关闭数据库连接 父主题： 基于JDBC开发

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使用ModelArts VSCode插件调试训练ResNet50图像分类模型 应用场景 Notebook等线上开发工具工程化开发体验不如IDE，但是本地开发 服务器 等资源有限，运行和调试环境大多使用团队公共搭建的CPU或GPU服务器，并且是多人共用，这带来一定的环境搭建和维护成本。

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本案例的步骤如下所示： 步骤1：安装和登录PyCharm ToolKit 步骤2：使用PyCharm进行本地开发调试 步骤3：使用ModelArts Notebook进行开发调试 步骤4：使用PyCharm提交训练作业至ModelArts 步骤5：清除相应资源 准备工作 本地已安装2019

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开发步骤 获取源码包、ODBC包以及依赖库 连接数据库 执行SQL语句 处理结果集 关闭连接 父主题： 基于ODBC开发

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开发步骤 获取发布包、依赖库和头文件 连接数据库 执行SQL语句 处理结果集 关闭连接 父主题： 基于libpq开发

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开发步骤 获取源码包、ODBC包以及依赖库 连接数据库 执行SQL语句 处理结果集 关闭连接 父主题： 基于ODBC开发

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开发步骤 获取驱动jar包并配置JDK1.8 连接数据库 执行SQL语句 处理结果集 关闭数据库连接 父主题： 基于JDBC开发

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ini文件（python的configparser包可以解析这种类型的配置文件）保存数据库连接的配置信息。 在连接选项中添加SSL连接相关参数：sslmode、sslcert、sslkey、sslrootcert。 sslmode：可选项见表1。 sslcert：客户端证书路径。 sslkey：客户端密钥路径。

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开发步骤 获取发布包、依赖库和头文件 连接数据库 执行SQL语句 处理结果集 关闭连接 父主题： 基于libpq开发

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ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别 ModelArts自动学习，提供了AI初学者，零编码、零AI基础情况下，可使用自动学习功能，开发用于图像分类、物体检测、预测分析、文本分类、声音分类等场景的模型。 而ModelArts PRO是一款为企业级AI应用打造

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什么是商标分类？商标分类共有多少类别？ 商标分类是指《商标注册用商品和服务国际分类》，也称《尼斯分类》，共有45个类别，其中1-34类为商品类别，35-45类为服务类别。 《商标注册用商品和服务国际分类》是根据1957年6月15日由尼斯外交会议达成的一项协定（尼斯协定）制定的，我

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准备声音分类数据 使用ModelArts自动学习构建模型时，您需要将数据上传至 对象存储服务 （OBS）中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 声音分类的数据要求 音频只支持16bit的WAV格式。支持WAV的所有子格式。 单条音频时长应大于1s，大小不能超过4MB。 适当

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ModelArts支持哪些AI框架？ ModelArts的开发环境Notebook、训练作业、模型推理（即AI应用管理和部署上线）支持的AI框架及其版本，不同模块的呈现方式存在细微差异，各模块支持的AI框架请参见如下描述。 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascen

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需要在ModelArts创建专属资源池。 “部署方式”：选择应用的部署方式，当前仅支持“在线部署”。 确认信息后，单击“确定”。 进入“应用开发”页面，您可以根据流程指引，基于您选择的工作流开发应用。 图4 开发应用 后续操作 根据所选的预置工作流开发应用。 通用文本分类工作流 多语种文本分类工作流

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勾选模板，确认模板信息后，单击“确定”。 “应用开发>训练分类器”页面会显示新添加的模板。 训练分类器 单击“开始训练”。服务进入“应用开发>评估”页面，开始训练模型。模型训练完成后，可在“应用开发>评估”页面评估分类器和模板，详情请见评估应用。 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。

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