音频提取 功能介绍 本接口为异步接口，创建音频提取任务下发成功后会返回asset_id和提取的audio_asset_id，但此时音频提取任务并没有立即完成，可通过消息订阅界面配置的音频提取完成事件来获取音频提取任务完成与否。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API

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特征工程简介 用户可以通过特征工程对数据集进行数据处理、特征组合、特征转换等特征处理，最大限度的从原始数据中提取特征以供模型训练使用。此外，用户还可以将优质的特征工程发布成服务，以服务的形式对具备完全相同特征的数据进行预处理。 特征工程相关的基本概念： 特征工程：对数据进行特征处理操作的工程。

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PERF03-02 选择合适规格的虚拟机和容器节点 风险等级 中 关键策略 服务器 资源就类似一块块资源拼成的木桶，其最多能承载的业务需求取决于哪一块资源最先达到瓶颈。 不同应用对资源需求不同，例如： 功耗密集型业务（如高性能计算、人工智能、深度学习等场景）主要就是消耗计算维度的容量。

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数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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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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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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"NS__TEST"); let req ={ "postNerRequest": { "text": "我订购一张明早10点北京到上海的票", "lang": "zh" } }; let resp = client.invoke("RunNer"

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停止人脸检测 表1 停止人脸检测 REST URL格式 访问方法 URI POST /v1/ai/face-detection/stop 接口功能 停止人脸检测功能 接口说明 本接口调用后，人脸检测功能停止 响应数据 参见表2、表3 参数 参数名称 可选/必选/条件必选 参数类型

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人脸资源管理 添加人脸 查询人脸 更新人脸 删除人脸 批量删除人脸 父主题： API

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选择“水印提取”页签，进入“水印提取”页面。 选择提取内容： “提取内容”为“文字”：单击“添加”选择待提取水印的图片。 图1 提取文字内容 “提取内容”为“图片”： 单击“选择文件”后的“添加”，选择需要提取水印的图片。 单击“存储目标路径”后的“添加”，选择存储提取的水印图片的路径。

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={ "postNerRequest": { "text": "我订购一张明早10点北京到上海的票", "lang": "zh" } }; let resp = client.invoke("RunNer", req); console

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以通过创建人脸集合接口创建属于用户的人脸集；通过添加人脸接口向人脸集中添加图片；通过查询人脸搜索接口，返回与输入人脸相似度最高的N张人脸图片；通过删除人脸接口从人脸集中删除用户不需要的人脸特征；通过删除人脸集接口删除用户创建的人脸集。 人脸搜索可用于企业、住宅的安全管理等多种场景

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机安全风险，实时发现黑客入侵行为，以及满足等保合规要求。 Web应用防火墙 WAF：对网站业务流量进行多维度检测和防护，结合深度机器学习智能识别恶意请求特征和防御未知威胁，全面避免网站被黑客恶意攻击和入侵。

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作。 人脸资源管理 添加人脸 添加人脸到人脸库中，检测到传入的单张图片中存在多少张人脸，则增加多少张人脸到人脸库当中。 查询人脸 查询指定人脸库中人脸信息。 更新人脸 根据人脸ID（face_id）更新单张人脸信息。 删除人脸 根据指定字段删除人脸库中人脸。 批量删除人脸 自定义

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人脸识别上传的人脸图片还可以查询到图片数据吗 人脸识别不存储客户人脸图片，只是根据客户的图片来检测人脸参数，只存储人脸特征。如果需要存储图片数据可参考以下方法： 可以开通华为云OBS，存储人脸图片。 人脸图片可以存储在客户自己的数据库中。 父主题： API使用类

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开始人脸检测 表1 开启人脸检测 REST URL格式 访问方法 URI POST /v1/ai/face-detection/start 接口功能 开始人脸检测功能 接口说明 本接口调用后，开启人脸检测 响应数据 参见表2、表3 参数 参数名称 可选/必选/条件必选 参数类型 位置

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训练相关概念说明 概念名 说明 自监督学习 自监督学习（Self-Supervised Learning，简称SSL）是一种机器学习方法，它从未标记的数据中提取监督信号，属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习，从而生成有用的表示，可用于后续任务。它

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Superclass对话框中，提供重构参数。 提供提取的超类名称和包。 在Members to form superclass区域中，选择要提取的类成员。对于方法，选中Make abstract复选框，将提取的方法声明为超类中的abstract方法，并将其实现保留在原始类中。 在JavaDoc for

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Printer(text, n).invoke(); } private static class Printer { private String text; private int n; public Printer(String

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选符合正则筛选规则的所有特征列。 新列名 经过去噪后产生的新数据的列名。如果不设置，则直接在原有特征列上进行去噪处理。 时间列 待去噪时序数据的时间列。 其他参数配置 该参数用于在去噪时指定frac值。 去噪使用了statsmodels的局部加权回归散点平滑法（locally weighted

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