两个点组成，第一个点起始点，第二个点为终止点。 dashed [[0,100],[50,95]] 两个点组成，第一个点起始点，第二个点为终止点。 point [[0,100]] 一个点组成。 polyline [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 折线，多个点组成。

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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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响应提取 响应提取是提取接口响应结果的某一部分，命名为参数，供后续测试步骤参数化调用。响应提取需要在前序测试步骤定义，后续测试步骤使用。 在前序测试步骤中，在“响应提取”页签创建要传递的参数。响应提取来源用到内置参数，请参考内置参数了解如何使用内置参数。响应提取同时支持正则表达式

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智能文档解析 功能介绍 智能文档解析基于领先的深度学习技术，对任意含有结构化信息的文档图像进行键值对提取、 表格识别 与版面分析并返回相关信息。不限制版式情况，可支持多种证件、票据和规范行业文档，适用于各类行业场景。 应用场景 金融：银行回单、转账存单、理财信息截图等。 政务：身份证、结婚证、居住证、各类企业资质证照。

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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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学习技术，同时ModelArts是一站式的 AI开发平台 ，从数据标注、算法开发、模型训练及部署，管理全周期的AI流程。直白点解释，ModelArts包含并支持DLS中的功能特性。当前，DLS服务已从华为云下线，深度学习技术相关的功能可以直接在ModelArts中使用，如果您是DLS

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步骤2：准备应用运行环境 更多 技术专题 技术、观点、课程专题呈现 Cloud Native Lives Kubernetes系列课程，带你走进云原生技术的核心 GO语言深入之道 介绍几个Go语言及相关开源框架的插件机制 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服

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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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选择任务并进入任务详细页，点击视频进行播放。 右上角开关可控制自动播放，默认是否；如果为是，则按章节顺序自动播放视频，下方显示每个章节的名称、缩略图可点击播放。 图3 单个课程学习 课程的章节都学习完毕后，点击“确认完成课程”完成课程学习。 操作步骤-手机端： 登录手机app，点击“我的”进入个人信息页面

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概念术语 存储方式：是指计算节点部署时选择的存储方式，目前仅支持“主机存储”和“OBS存储”两种存储方式。前一种是指计算节点交互的数据存储在计算节点所在机器上，后一种是计算节点交互的数据存储在部署时选择的OBS桶中。 数据目录：计算节点部署时选择的存储路径，用于 TICS 服务的数据和外部

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可重用：不同用户之间可分享模型，不需要分享数据，避免了数据隐私和数据保护。 可演进：学件本身需要可演进，能适应环境，可增量学习 可了解：规约需要给出模型应用场景。 学件还具备如下特点和优势： 可不依赖数据：通过数据训练好的模型提供出去。把参数、网络结构等内容提供给出去，不提供数据，解决数据安全问题。

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"feature_process_parameters": { "value_preserve_number": 4 } }] 待提取物品特征 (item_features) 是 JSONArray 从全局特征文件中提取输入的物品特征，对不同类型的特征进行相应的处理，处理后的数据用于排序模型训练。特征必须来自物品属性配置表中定义的特征。

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联盟管理 计算节点管理 3 联盟和计算节点部署过程可视化 清晰展示联盟、计算节点的部署、升级、回滚、删除步骤，在出现问题时便于分析排查。 公测 联盟操作可视化 计算节点操作可视化 2021年1月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 计算节点支持生命周期管理 新增计算节点上下线功能；支持计算节点规格变更，卸载等操作。

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批大小，最小值1 epoch 否 Integer 迭代次数，最小值1 tree_num 否 Integer 树数量，最小值1 tree_depth 否 Integer 树深度，最小值1 split_num 否 Integer 切分点数量，最小值5 discrete_embedding_size

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图，则无该字段。 表8 bbox位置信息参数说明 字段 类型 说明 x Int 人脸图左上角顶点x坐标值。 y Int 人脸图左上角顶点y坐标值。 h Int 人脸图高。 w Int 人脸图宽。 人脸检测的json消息体示例如下： { "msg_type": "face_detection_result"

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0f4 站点 是 站点。 iam.cn-north-4.myhuaweicloud.com 人脸检测 人脸检测是对输入图片进行人脸检测和分析，输出人脸在图像中的位置、人脸关键属性。如果照片中存在多张人脸，则返回所有符合条件的人脸特征信息。 接口功能及调用方法请参考人脸检测。 输入参数

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1]，值越小表示人脸越清晰 bbox Object 人脸在原图中的检测框位置信息，详细说明见表8。 表8 “bbox”参数说明 字段 类型 说明 x Int 检测框左上角顶点的x坐标值。 y Int 检测框左上角顶点的y坐标值。 w Int 检测框宽度。 h Int 检测框高度。

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对数据进行自动填充空值、平滑处理、去除异常点等数据预处理操作。运行完成后，可以看到每个KPI的图形展示情况。 单击界面左下方的“特征画像”，界面新增“特征画像”内容。 特征画像的作用，就是对数据进行分析，把其中一些基本特征提取出来，如：周期性、离散度、时序规律、最值、采样频率等，计算KPI曲线特点（包括周期性

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split_num 否 Integer 切分点数量，最小值5 discrete_embedding_size 否 Integer 离散特征embedding的维度，最小值4 multihot_embedding_size 否 Integer multihot特征embedding的维度，最小值4

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统计量 取值 特征数目 30 xx医院的训练样本数目 7366 其他机构的训练样本数目 7366 测试集样本数目 7257 操作步骤 进入TI CS 服务控制台。 在计算节点管理中，找到购买的计算节点，通过登录地址，进入计算节点控制台。 图1 前往计算节点 登录到计算节点后，进入数据管理并进行数据集发布。

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两个点组成，第一个点起始点，第二个点为终止点。 dashed [[0,100],[50,95]] 两个点组成，第一个点起始点，第二个点为终止点。 point [[0,100]] 一个点组成。 polyline [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 折线，多个点组成。

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