道路分割 深度学习 更多内容
  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 道路运输证识别

    道路运输证识别 功能介绍 识别道路运输证首页中的文字信息,并以JSON格式返回识别的结构化结果。该接口的使用限制请参见约束与限制,详细使用指导请参见OCR服务使用简介章节。 图1 道路运输证示例图 如果图片中包含多张卡证票据,请调用智能分类识别服务。 约束与限制 只支持中国大陆道路运输证的识别。

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  • 分割分区

    分割分区 用户可以使用分割分区的命令来将一个分区分割为两个或多个新分区。当分区数据太大,或者需要对有MAXVALUE的范围分区/DEFAULT的列表分区新增分区时,可以考虑执行该操作。分割分区可以指定分割点将一个分区分割为两个新分区,也可以不指定分割点将一个分区分割为多个新分区。

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  • 分割分区

    分割分区 用户可以使用分割分区的命令来将一个分区分割为两个或多个新分区。当分区数据太大,或者需要对有MAXVALUE的范围分区/DEFAULT的列表分区新增分区时,可以考虑执行该操作。分割分区可以指定分割点将一个分区分割为两个新分区,也可以不指定分割点将一个分区分割为多个新分区。

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  • 分割分区

    分割分区 用户可以使用分割分区的命令来将一个分区分割为两个或多个新分区。当分区数据太大,或者需要对有MAXVALUE的范围分区/DEFAULT的列表分区新增分区时,可以考虑执行该操作。分割分区可以指定分割点将一个分区分割为两个新分区,也可以不指定分割点将一个分区分割为多个新分区。

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  • 分割分区

    分割分区 用户可以使用分割分区的命令来将一个分区分割为两个或多个新分区。当分区数据太大,或者需要对有MAXVALUE的范围分区/DEFAULT的列表分区新增分区时,可以考虑执行该操作。分割分区可以指定分割点将一个分区分割为两个新分区,也可以不指定分割点将一个分区分割为多个新分区。

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  • 分割线

    分割线 分割线是装饰组件的一种,用于分割组件,起装饰作用,包括分割线和竖分割线。 以分割线16-1为例,在大屏设计页面,从“全部组件 > 装饰”中,拖拽“分割线16-1”组件至画布空白区域,如图1。 图1 分割线16-1 页面背景色设置为白色时,分割线组件很难显示出来。使用该组件时,请避免使用白色背景。

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  • 分割线

    分割线 分割线为样式型组件,用于分割字段,起装饰作用。 在表单设计页面,从“样式布局”中,拖拽“分割线”组件至表单设计区域,如图1所示。 图1 拖拽分割线组件到设计区并设置属性 状态:设置分割线的状态,如普通、隐藏。 普通:设置为普通后,页面上可正常显示分割线。 隐藏:设置为隐藏后,页面上的分割线将不再显示。

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  • 分割线

    分割线 分割线是装饰组件的一种,用于分割组件,起装饰作用,包括分割线和竖分割线。 以分割线16-1为例,在大屏设计页面,从“全部组件 > 装饰”中,拖拽“分割线16-1”组件至画布空白区域,如图1。 图1 分割线16-1 页面背景色设置为白色时,分割线组件很难显示出来。使用该组件时,请避免使用白色背景。

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  • 路网数字化服务-成长地图

    CCE云容器引擎是否支持负载均衡? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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  • 分割线

    分割线 分割线为样式型组件,用于分割字段,起装饰作用。 在左侧组件区域,选择“分割线”组件,并拖拽至设计区域,如图1所示。 图1 拖拽分割线组件到设计区并设置属性 基础配置 文本:设置分割线上显示的文字。输入内容不得超过32个字符。 分割线样式:选择分割线的样式,如虚线、点线、双线或实线。

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • 什么是商标分割?

    什么是商标分割? 商标分割指商标局对您递交的商标注册申请进行了部分驳回并核发《商标部分驳回通知书》,如您未对部分驳回项发起商标驳回复审申请,30天左右后,商标局会自动将您的商标注册申请进行分割,部分情况下可能会延迟,具体以商标局实际进行分割的时间为准。审查通过部分将进行商标初步审查公告,审查不通过部分将进行驳回。

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  • 语音分割

    语音分割 语音分割是对语音进行分段标注。 由于模型训练过程需要大量有标签的音频数据,因此在模型训练之前需对没有标签的音频添加标签。通过ModelArts您可对音频添加标签,快速完成对音频的标注操作,也可以对已标注音频修改或删除标签进行重新标注。 音频标注涉及到的标注标签和声音内容只支持中文和英文,不支持小语种。

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  • 图像分割

    图像分割 由于模型训练过程需要大量有标签的图片数据,因此在模型训练之前需对没有标签的图片添加标签。您可以通过在ModelArts控制台进行标注,也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 针对图像分割场景,开始标注前,您需要了解: 图片中需要提取轮廓的物体都要标注。 支持使用多边形标注和极点标注。

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  • 道路运输从业资格证识别

    道路运输从业资格证识别 功能介绍 识别道路运输从业资格证上的关键文字信息,并返回识别的结构化结果。 图1 道路运输从业资格证示例图 约束与限制 只支持识别PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式图片。 图像各边的像素大小在15px到8192px之间。 图像中识别区域有效占比

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  • 迁移学习

    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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  • 学习项目

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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  • 学习任务

    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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  • 学习目标

    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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