深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题： 产品介绍

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天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题： 服务介绍

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天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 OptVerse以开放API（Application Programming

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天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API（Application

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天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 OptVerse以开放API（Application Programming

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服装排料、钣金下料、家具生产、玻璃切割。 排版软件在各离散制造行业已广泛使用，但自动排版算法存在实际落地的问题，主要包括： 1. 排版料率低：现有排版软件作业流程较冗长，原料利用率不够高，增加企业成本。 2. 切割效率低：现有排版软件排版方案切割路线长，加工效率低。 3. 排版约

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值。例如在深度学习领域，可以根据用户输入的正样本和负样本，对数据进行清洗，保留用户想要的类别，去除用户不想要的类别。 数据选择：数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采集图片过程中引入的重复图片、相似图片

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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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创建切割分析任务 功能介绍 创建二维切割任务， 该接口为异步操作，返回任务ID，任务的状态及结果请通过查询任务详情接口获取。 URI POST /v2/{project_id}/optverse/irregular-textile/tasks 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型

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少原材料消耗，简化切割加工过程。 已知参数 方形件切割 切割前原材料的形状为矩形、原材料的尺寸，切割后的成品形状为矩形，具体请求参数包括成品的尺寸、修边距等，详情请参见“API参考>二维切割”的请求参数。 异形件切割 切割前原材料的形状为矩形、原材料的尺寸，切割后的成品形状为简单

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二维切割异形件 创建切割分析任务 查询任务详情 父主题： API

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生成满足用户精度要求的模型。可支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计，还提供了“自动学习白盒化”的能力，开放模型参数，实现

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页面右上角“交互式分割已开启”字样消失。该对象标注完成。 切割线工具修改多边形。 单击左侧标注工具栏切割线（快捷键8，非小键盘），切割线空格键闭合，切割线绘制完成通过键盘上“m”键可完成切割。 切割线可用于切割多边形不贴合部分，切割线首尾两点与多边形需有交点。 其他常用标注工具。 绘制

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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检查数据 更新数据 删除数据 02 入门 通过使用 图像搜索 服务的通用图片搜索功能，查找出图片库中与本地存储的图片相匹配的图片信息。 快速使用图像搜索 调用API实现功能 调用SDK实现功能 04 SDK 图像搜索软件开发工具包（ Image Search Software Development

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使用二维切割服务之前的线下对接流程有哪些？ 线下向OptVerse服务的技术人员交流并提供您的企业生产流程，包括原始订单数据、您使用的优化软件、切割设备加工要求等信息。 线下向OptVerse服务的技术人员提供相关文件，包括原始数据文件（包括各个字段的详细说明），优化软件上根据不

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调用二维切割服务 单击左侧导航栏“Task/方形件/创建任务”，选中“Headers”配置项，复制获取到的ProjectId值到URL处，Token值到“X-Auth-Token”。 单击“Body”，查看已有的简单的输入数据，也可以根据API说明，填入自己的数据。 单击右上角“

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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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