具体规范示例请参考算子示例。 单击“确定”。 在“算子”列表，可查看新创建的算子。 算子管理相关操作 在“算子管理”页签，还可以完成以下操作。 表2 算子管理相关操作 任务 操作步骤 查看算子详情 单击操作栏的“详情”，可查看算子的详情 编辑算子 单击操作栏的“编辑”，可编辑算子的详情。 删除算子

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输入算子 CS V文件输入 固定宽度文件输入 表输入 HBase输入 HTML输入 Hive输入 Spark输入 父主题： 算子帮助

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的ECS的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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发布算子 当完成算子开发、算子在工作流中的测试后，即可在DWR上将算子发布到算子市场。 操作步骤 在DWR控制台的“发布算子”页面，单击界面右上角的“发布公共算子”。 配置算子基本信息。 表1 配置基本信息 参数 说明 算子名称 不能与本用户已有的算子重名。 算子提供方 - 算子描述

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在左侧导航栏选中“发布算子”，进入“发布算子”页面。 单击界面右上角的“发布公共算子”。 配置算子基本信息。 表1 配置基本信息 参数 说明 算子名称 不能与本用户已有的算子重名。 算子提供方 - 算子描述 - API链接 填写华为云云市场已上架的算子链接。 算子分类 根据算子市场上提供的分类进行选择。

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在左侧导航栏选中“发布算子”，进入“发布算子”页面。 单击界面右上角的“发布公共算子”。 配置算子基本信息。 表1 配置基本信息 参数 说明 算子名称 算子名称不能与本用户已有的算子重名。 算子提供方 - 算子描述 - API链接 填写华为云云商店已上架的算子链接。 算子分类 根据算子市场上提供的分类进行选择。

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"item" : 10 } } 状态码 状态码 描述 201 创建成功，返回算子id 400 请求参数错误 403 权限校验失败 409 已存在同名算子 500 系统内部错误 错误码 请参见错误码。 父主题： 算子管理

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删除算子 功能介绍 删除算子 URI DELETE /v1.0/{project_id}/data/processors/{id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方法请参见获取项目ID id 是 Long 算子ID

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算子管理 查询算子列表 创建算子 查询算子详情 更新算子 删除算子 父主题： API

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算子示例 数据脱敏作业 父主题： 数据脱敏

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算子帮助 概述 输入算子 转换算子 输出算子 关联、编辑、导入、导出算子的字段配置信息 配置项中使用宏定义 算子数据处理规则 父主题： 使用Loader

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输出算子 Hive输出 Spark输出 表输出 文件输出 HBase输出 ClickHouse输出 父主题： 算子帮助

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开发模型 前提条件 目前，HiLens Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能把

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、相似图片等问题；在一批输入旧模型的推理数据中，通过内置规则的数据选择可以进一步提升旧模型精度。 数据增强： 数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。

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AI空间布置 AI空间算法：AI识别空间大小、动线、风水等维度参数，做到空间合理分区、科学布置； 模型智能布置：学习模型的色系、大小、风格，根据空间算法智能选择适配且搭配美观的模型组合 图5 模型智能布置 核心技术2：自研云渲染技术，实现高画质、交互式的实时渲染效果 云渲染技术 强大AI

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开发算法模型 前提条件 目前，HiLens Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能

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产品术语 A AI应用市场 提供AI模型的交易市场，是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户，是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、M

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自动学习模型训练图片异常？ 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 解决方案字段 解决方案说明

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成熟的权限管理体系，保障数据安全的同时，确保团队高效协作。

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设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。 设置数据处理类型为“数据增强”，填写相应算子的设置参数，算子的详细参数参见数据扩增算子说明、数据生成算子（StyleGan算子）和数据域迁移算子（CycleGan算子）。 图1 设置场景类别和数据处理类型 设置输入与输出。需根据实际数据情况选择

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