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免费体验 自动学习 在ModelArts自动学习功能中，在训练模型和部署上线阶段，可选择免费的计算规格，端到端体验一个自动学习项目，大大降低您的体验成本。 单击此处进入ModelArts管理控制台，参考如下操作指导体验免费规格的使用。 使用场景 自动学习项目分为“数据标注”、“模型

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自动学习项目中，如何进行增量训练？ 在自动学习项目中，每训练一次，将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时（如对训练精度不满意），您可以适当增加高质量的数据，或者增减标签，然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。

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业务效率。 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

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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欢迎使用基因容器服务 感谢您更深入的了解、学习并使用基因容器服务（GeneContainer Service，G CS ）。 基因容器服务GCS提供云端基因分析解决方案，支持DNA、RNA、液态活检等主流生物基因分析场景。基因容器基于轻量级容器技术，结合大数据、深度学习算法，优化官方标准算法，为您

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确保OBS中的数据存在 如果存储在OBS中的图片或数据被删除，且未同步至ModelArts自动学习或数据集中，则会导致任务失败。 建议前往OBS检查，确保数据存在。针对图像分类、声音分类、文本分类、物体检测等类型，可在自动学习的数据标注页面，单击“同步数据源”，将OBS中的数据重新同步至ModelArts中。

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Volcano是一款构建于Kubernetes之上的增强型高性能计算任务批量处理系统。作为一个面向高性能计算场景的平台，它弥补了Kubernetes在机器学习、深度学习、HPC、大数据计算等场景下的基本能力缺失，其中包括gang-schedule的调度能力、计算任务队列管理、task-topology

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内容审核-视频流 精准识别各类色情、暴恐、垃圾广告等违规内容，防御内容风险，提高视频流的审核效率，降低业务违规风险。 内容审核-文档 基于业界先进的深度学习及多模态审核模式，快速解析文档以及网页中的图文内容，精准高效识别敏感、色情、违禁等风险内容。

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来单独查询某类任务的列表。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手段进行智能标注，降低人工标注量，帮助用户找到难例。

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基于CCE场景 前提条件 已创建CCE集群，详情请参考创建CCE集群。 已创建未开启安全认证的ServiceComb引擎实例，详情请参考快速创建ServiceComb引擎。 CCE与ServiceComb引擎处于相同VPC下。 Sermant Agent及Sermant Injector版本要求1

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基于Java开发 驱动包、环境依赖 连接数据库 访问数据库 完整示例 父主题： 应用程序开发教程

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基于ODBC开发 ODBC（Open Database Connectivity，开放数据库互连）是由Microsoft公司基于X/OPEN CLI提出的用于访问数据库的应用程序编程接口。应用程序通过ODBC提供的API与数据库进行交互，增强了应用程序的可移植性、扩展性和可维护性。

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基于libpq开发 libpq是 GaussDB C应用程序接口。libpq是一套允许客户程序向GaussDB 服务器 服务进程发送查询并且获得查询返回值的库函数。同时也是其他几个GaussDB应用接口下面的引擎，如ODBC等依赖的库文件。本章给出了示例显示如何利用libpq编写代码。

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基于ecpg开发 ecpg(embedded SQL C preprocessor for GaussDB Kernel）是一种用于C语言程序的嵌入式SQL预处理器。一个嵌入式SQL程序由一种普通编程语言编写的代码（此处为C语言）和SQL命令共同组成。要构建该程序，源代码（*.p

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基于libpq开发 libpq是GaussDB C应用程序接口。libpq是一套允许客户程序向GaussDB服务器服务进程发送查询并且获得查询返回值的库函数。同时也是其他几个GaussDB应用接口下面的引擎，如ODBC等依赖的库文件。本章给出了示例显示如何利用libpq编写代码。

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基于JDBC开发 JDBC（Java Database Connectivity，java数据库连接）是用于执行SQL语句的Java API，可以为多种关系数据库提供统一访问接口，应用程序可基于它操作数据。 GaussDB库提供了对JDBC 4.2特性的支持，需要使用JDK1.8

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基于Psycopg开发 Psycopg是一种用于执行SQL语句的PythonAPI，可以为 GaussDB数据库 提供统一访问接口，应用程序可基于它进行数据操作。Psycopg2是对libpq的封装，主要使用C语言实现，既高效又安全。它具有客户端游标和服务器端游标、异步通信和通知、支持“COPY

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基于JDBC开发 JDBC（Java Database Connectivity，Java数据库连接）是用于执行SQL语句的Java API，可以为多种关系数据库提供统一访问接口，应用程序可基于它操作数据。GaussDB库提供了对JDBC 4.2特性的支持，需要使用JDK1.8版

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