游戏批量开服数据库解决方案

授权项分类 文件系统 权限 对应API接口 授权项 依赖的授权项 IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 创建文件系统 POST /v1/{project_id}/sfs-turbo/shares sfsturbo:shares:createShare

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资产分类接口 批量资产关联分类 资产关联分类 移除资产关联的分类 父主题： 数据目录API

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分类与属性 如何查看分类有哪些属性 父主题： 产品主数据协同服务

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社区分类 管理社区的分类，管理员可添加、编辑、删除问答社区。 在“知识”下拉菜单选择“知识”，进入 知识管理 界面。单击“社区”> “分类”，点击“添加分类”。 父主题： 社区

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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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我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面，单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面，卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】，弹出课程的详情页面，可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题： 实施步骤

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北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法，如K-Means、随机森林、正态贝叶斯、支持向量机、期望最大EM等，实现遥感影像快速分类 图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8 调用PIE-Engine

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专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。 当前自动学习支持快速创建图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类模型的定制化开发。可广泛应用在工业、零售安防等领域。 图像分类：识别图片中物体的类别。 物体检测：识别出图片中每个物体的位置和类别。

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的神经网络完成推理过程。 在线推理 在线推理是对每一个推理请求同步给出推理结果的在线服务（Web Service）。 批量推理 批量推理是对批量数据进行推理的批量作业。 昇腾芯片 昇腾芯片又叫Ascend芯片，是华为自主研发的高计算力低功耗的AI芯片。 资源池 ModelArts

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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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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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Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。

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应用进程控制功能支持分类控制 服务器 中的应用进程运行，允许可疑、可信进程运行，告警恶意进程运行，为服务器进程运行提供安全防护，防止服务器遭受恶意进程的破坏。 开启应用进程控制防护的方式在创建白名单策略时可设置： “策略生效方式”选择“学习完成后自动开启”：系统完成策略关联服务器学习后，自动为该策略的服务器开启应用进程控制防护。

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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介。 图1 自动学习操作流程 图2 Workflow运行流程 项目类型介绍 图像分类 图像分类项目，是对图像进行分类。需要添加图片并对图像进行分类标注，完成图片标注后开始模型训练，即可快速生成图像分类模型。可应用于商品的自动分类、运输车辆种类识别和残次品的自动分类等。例如质量检查

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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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训练分类器 确定模板图片的参照字段和识别区后，多模板分类工作流在模板数量较多，或版式相似度较高的情况下，建议针对不同的模板上传对应的训练集数据，用于训练模板分类模型，使服务能够精准地分类多个模板图片，然后对多个模板图片进行 文字识别 和结构化提取。 前提条件 已在文字识别套件控制台选

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参数类型 描述 id String 事件目标分类ID name String 事件目标分类名称 最小长度：1 最大长度：128 label String 事件目标分类名称展示说明 最大长度：255 description String 事件目标分类描述 最大长度：512 provider_type

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是否必选 说明 1 data array[object] False 句子分类结果集合 1.1 category_id string False 句子分类的唯一标识 1.2 name string False 句子分类名称 2 resultCode string False 返回码 0403000

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s sfs:tags:getAllTags √ × 批量添加共享标签 POST /v2/{project_id}/sfs/{share_id}/tags/action sfs:tags:batchShareTags √ × 批量删除共享标签 POST /v2/{project_i

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