可使用原生Base64类 import java.util.Base64; import java.util.Date; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.UUID;

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Standard自动学习 ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别是什么？ 在ModelArts中图像分类和物体检测具体是什么？ 在ModelArts自动学习中模型训练图片异常怎么办？ 在ModelArts自动学习中，如何进行增量训练？ 创建自动学习项目时，如何快速创建OBS桶及文件夹？

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在ModelArts自动学习中模型训练图片异常怎么办？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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ObjectMapper; import java.io.BufferedReader; import java.io.InputStream; import java.io.InputStreamReader; import java.io.OutputStreamWriter;

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src\com\apig\sdk\demo\OkHttpDemo.java src\com\apig\sdk\demo\LargeFileUploadDemo.java src\com\apig\sdk\demo\WebSocketDemo.java .classpath Java工程配置文件 .project

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验证签名SDK的demo代码: WebSocketDemo.java OkHttpDemo.java、 LargeFileUploadDemo.java HttpClientDemo.java 引用类: Constant.java SSLCipherSuiteUtil.java UnsupportProtocolException

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Java 操作场景 使用Java语言进行后端服务签名时，您需要先获取SDK，然后导入工程，最后参考校验后端签名示例校验签名是否一致。 本章节以IntelliJ IDEA 2018.3.5版本为例介绍。 前提条件 准备待用的签名密钥的Key和Secret。 已在控制台创建签名密钥，

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Java 公共要求 代码样例 父主题： 语音回呼代码样例

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Java 公共要求 代码样例 父主题： 语音通知代码样例

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Java 使用Java项目 代码编辑 代码生成 自动导入 重构 导航代码 通过代码搜索 构建工具 调试 测试 启动配置

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Java 操作场景 使用Java语言进行后端服务签名时，您需要先获取SDK，然后导入工程，最后参考校验后端签名示例校验签名是否一致。 本章节以IntelliJ IDEA 2018.3.5版本为例介绍。 约束与限制 API绑定签名密钥后，发给后端的请求中才会添加签名信息。 前提条件

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验证签名SDK的demo代码: WebSocketDemo.java OkHttpDemo.java、 LargeFileUploadDemo.java HttpClientDemo.java 引用类: Constant.java SSLCipherSuiteUtil.java UnsupportProtocolException

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满足此类型自动学习项目的数据集要求。 在上传数据时，请选择非加密桶进行上传，否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 创建数据集 数据准备完成后，需要创建相应项目支持的类型的数据集，具体操作请参考创建ModelArts数据集。 父主题： 使用自动学习实现图像分类

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Java SDK配置 调用示例 通用接口 ERC721业务接口 ERC1155业务接口 ERC998业务接口 合约仓库业务接口 工具接口 数据结构 父主题： SDK参考

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JAVA 本文档所述Demo在提供服务的过程中，可能会涉及个人数据的使用，建议您遵从国家的相关法律采取足够的措施，以确保用户的个人数据受到充分的保护。 本文档所述Demo仅用于功能演示，不允许客户直接进行商业使用。 本文档信息仅供参考，不构成任何要约或承诺。 多媒体文件上传 多媒体文件下载

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Java 开发事件函数 java模板 制作依赖包

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import java.io.IOException; import java.io.UnsupportedEncodingException; import java.net.URLEncoder; import java.util.Map; import java.util.Objects;

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自定义镜像 用于推理部署 从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 05 自动学习 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。 自动学习简介 自动学习功能介绍 项目分类 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 操作指导 准备数据 创建项目

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。 示例：使用公共资源池运行自动学习作业。计费项：计算资源费用和标准存储费用 假设用户于2023年4月1日创建了自动学习的图像分类项目，在运行阶段，10:00:00-10:06:00完成了数据校验，10:06:00-10:12:00完成了图像分类，11:30:00完成了服务部署，

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删除后无法再恢复，请谨慎操作。 继续运行 完成数据的确认之后，返回自动学习的页面，在数据标注节点单击“继续运行”，工作流将会继续依次运行直到所有节点运行成功。 图7 继续运行 父主题： 使用自动学习实现图像分类

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