新增 机器翻译 内容： 使用前必读 API概览 机器翻译服务接口说明 错误码 2019-06-28 刷新错误码。 2019-03-22 增加接口： 文本相似度（基础版） 句向量 老接口修改为废弃接口。 句向量（废弃） 2019-01-30 第一次正式发布。

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富文本 富文本编辑器（Multi-function Text Editor，简称MTE）是一种可内嵌于浏览器，所见即所得的文本编辑器，可满足文本样式、排版、插入图片、插入表格、插入链接等多样化设置。 在表单开发页面，从“基础组件”中，拖拽“富文本”组件至表单设计区域，如图1。 图1

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介绍，请参见事件说明。 文本内容加密 在事件模板表单“页面构建”内，拖拽“文本加密”组件至中间画布中，在右侧属性“文本类型”处选择“密码”。 图2 添加文本加密组件 返回圆桌门户，在事件发布页的“文本加密”内输入内容，内容被加密。 图3 事件发布页的文本加密 发布事件后，在事件详情页内容也是加密。

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文本标注 文本分类 命名实体 文本三元组 父主题： 人工标注

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文本翻译 功能介绍 文本翻译是为了实现语种间的转换。对于用户输入原始语种的文本，转换为目标语种的文本。本接口不支持对文档进行翻译，文档翻译请见文档翻译任务创建。 文本翻译支持一次性提交多个任务，服务会根据资源排队处理。 文本翻译接口具体Endpoint请参见终端节点。 调用华为云

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文本上传 开发过程中，您有任何问题可以在github上提交issue，或者在华为云 对象存储服务 论坛中发帖求助。接口参考文档详细介绍了每个接口的参数和使用方法。 文本上传用于直接上传字符串。您可以通过ObsClient->putObject直接上传字符串到OBS。以下代码展示了如何进行文本上传：

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文本下载 开发过程中，您有任何问题可以在github上提交issue，或者在华为云对象存储服务论坛中发帖求助。接口参考文档详细介绍了每个接口的参数和使用方法。 以下代码展示了如何进行文本下载： // 引入obs库 // 使用npm安装 var ObsClient = requi

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文本展示 使用场景 展示文本或者展示超链接进行页面跳转。 组件图标： 基本属性 表1 基础信息 序号 属性名 说明 设置器类型 可选值 默认值 支持变量绑定 1 文本内容 文本展示中的内容 代码编辑器 - - √ 2 启用超链接 文本展示是否为超链接 开关 关/开 关 √ 3 文本宽度

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0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8% Atlas人工智能计算平台 7% 华为智能终端AI开放平台

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一种基于图的半监督学习方法，其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图，节点包括已标注和未标注数据，其边表示两个节点的相似度，节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头，可以对无标签数据进行标注，节点的相似度越大，标签越容易传播。

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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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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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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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图像搜索 SDK简介 图像搜索概述 图像搜索（ Image Search ）基于深度学习与图像识别技术，结合不同应用业务和行业场景，利用特征向量化与搜索能力，帮助您从指定图库中搜索相同或相似的图片。 图像搜索服务以开放API（Application Programming Interf

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。 中介中心度算法（Betweenness Centrality） 中介中心度算法（Betweenness Centrality）以经过某个节点的最短路径数目来刻画节点重要性的指标。 边中介中心度（Edge-betweenness Centrality） 边中介中心度算法（Edge-betweenness

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内置大量生物医疗领域标准分析流程，并结合华为特有的高性能云计算，多样性算力，大数据等技术加速计算过程。 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、

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通常，测试数据比例在20%到30%之间较为常见，但具体比例取决于数据集的大小和质量，以及模型的复杂度和训练时间等因素。较小的测试数据比例可能导致过拟合，而过大的比例则可能导致欠拟合。因此，选择适当的测试数据比例对于训练出准确可靠的机器学习模型非常重要。 任务配置 资源池 选择执行任务的资源池，在下拉列表可以

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accurate：准确型，除已标注样本外，会额外使用未标注的样本做半监督训练 ambiguity Boolean 是否通过图片模糊度来聚类。 annotation_output String 主动学习标注结果输出路径。 collect_rule String 样本收集规则，默认为全量收集规则“all”。当前仅支持全量收集规则“all”。

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计算 弹性云服务器 E CS 裸金属服务器 BMS 镜像服务 IMS 弹性伸缩 AS 父主题： SCP授权参考

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答等领域。 向量化模型 向量化模型是将文本数据转换为数值向量的过程。常用于将文本转换为机器可以处理的形式，以便进行各种任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。 多模态模型 多模态模型是指能够处理多种类型数据（如文本、图像、音频等）的机器学习模型。这些模型可以将不同类型的数据进行融

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