操作步骤-手机端： 登录手机app，点击“我的”进入个人信息页面 图4 个人中心入口 点击“个人中心”并进入，在个人中心页面，点击“我的学习”后面的箭头，进入“我的学习”的 页面。 图5 个人中心页面（我的岗位、我的技能） 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入到课程详情页面。可

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// 回调函数 返回生成的临时URL tempauth.temp_auth_callback = &tempAuthCallBack_getResult; option.temp_auth = &tempauth; // 对象的信息 obs_object_info

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片内容。 单击切片右下方的，在当前切片前增加新的切片。 单击切片右下方的，在当前切片后增加新的切片。 单击切片右下方的，删除当前切片。 生成新的数据集版本 切片编辑完成后，在数据集列表中单击列表前的。 选择“数据集版本”页签，单击数据集版本操作列的“生成新版本”，更新数据集版本。

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Development Kit）是对 图像搜索 提供的REST API进行的封装，以简化用户的开发工作。用户直接调用图像搜索SDK提供的接口函数即可实现使用图像搜索业务能力的目的。 图像搜索服务提供的SDK暂不支持访问重试，如果访问异常，SDK会直接返回本次的请求结果，所以需要客户端自行建立重试机制。

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bucket_options.bucket_name = "<Your bucketname>"; // 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全；本示例以ak和sk保存在环境变量中为例，运行本

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bucket_options.bucket_name = "<Your bucketname>"; // 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全；本示例以ak和sk保存在环境变量中为例，运行本

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静音之前座席的例外设定 静音之前座席的例外设定，填写句子的名称，多个句子可以使用“|”连接。 句子名称1|句子名称2 静音之前客户的例外设定 静音之前客户的例外设定，填写句子的名称，多个句子可以使用“|”连接。 句子名称1|句子名称2 静音之后座席的例外设定 静音之后座席的例外设定，

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向量检索的客户端代码示例（Python） OpenSearch提供了标准的REST接口，以及Java、Python等语言编写的客户端。 本节提供一份创建向量索引、导入向量数据和查询向量数据的Python代码示例，介绍如何使用客户端实现向量检索。 前提条件 客户端已经安装pytho

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向量检索的客户端代码示例（Python） Elasticsearch提供了标准的REST接口，以及Java、Python等语言编写的客户端。 本节提供一份创建向量索引、导入向量数据和查询向量数据的Python代码示例，介绍如何使用客户端实现向量检索。 前提条件 客户端已经安装py

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请联系客服人员检查您账号的当前状态。 响应状态码: 404 请求的内容未找到：请检查请求的路径。 响应状态码: 500 业务失败：请依次确认您请求中各参数的取值。 错误码 无。 报文样例 场景描述：根据敏感词的唯一标识获取敏感词详细资讯的接口。 请求头: x-app-key:********

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表1 标准查询的参数说明 参数 说明 vector（第一个） 表示该查询类型为VectorQuery。 my_vector 指定了需要查询的向量字段名称。 vector（第二个） 指定查询向量的具体值，支持数组形式以及Base64编码形式的输入。 topk topk的值通常与size保持一致。

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代码生成 简介 构造函数生成 Override/implement方法 组织imports 生成getters和setters 生成hashCode()和equals() 测试 生成toString() 父主题： Java

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生成toString() 使用此Source Action生成返回类的字符串表示形式的toString()方法。在Generate toString()对话框中，选择要在生成的toString()方法中返回的字段。 父主题： 代码生成

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。 M

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请确认是否购买了相关服务。 2. 请联系客服人员检查您账号的当前状态。 响应状态码: 404 请求的内容未找到：请检查请求的路径。 响应状态码: 500 业务失败：请依次确认您请求中各参数的取值。 错误码 无。 报文样例 场景描述：根据ID查询语速规则详情 请求头: x-app-key:***

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GS_232050001 错误码： LZ4 decompress failed when deserializing message. 解决方案：请确认网络接收到的数据是否正确。 level： ERROR GS_232200033 错误码： [VecHashJoin]: The memory of the

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配置OpenSearch集群向量检索 向量检索特性介绍 创建向量索引 使用向量索引搜索数据 优化向量检索写入与查询性能 管理向量索引缓存 向量检索的客户端代码示例（Python） 向量检索的客户端代码示例（Java） 父主题： 增强OpenSearch集群搜索能力

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表1 标准查询的参数说明 参数 说明 vector（第一个） 表示该查询类型为VectorQuery。 my_vector 指定了需要查询的向量字段名称。 vector（第二个） 指定查询向量的具体值，支持数组形式以及Base64编码形式的输入。 topk topk的值通常与size保持一致。

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设置不当的风险与影响：该参数设置过大会导致查询性能下降；设置过小会导致召回率不足。 gsivfflat_probes 参数说明：指定利用gsivfflat索引检索向量时待搜索的倒排列表的数量，超过gsivfflat索引的倒排列表总数时执行全表搜索。gsivfflat索引的倒排列表

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相关文档 1 对“如何调用API”章节进行整改 更加详细的描述了API的调用方法，帮助客户了解和使用本服务。 商用 如何调用API 2019年4月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 新增目标检测API接口 检测图片中的目标物体，返回图片中各个目标的具体坐标点，仅支持家具行业。

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句子、敏感词训练接口 (SemanticKeywordTraining) 取得正在训练的模组 训练模组 父主题： 智能质检

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