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（

查看更多 →

学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

查看更多 →

介绍语音预处理， 语音合成 、 语音识别 服务 自然语言处理 实验 介绍中文文本分词、TF-IDF特征处理、Word2Vec、Doc2Vec，自然语言处理和 对话机器人服务 ModelArts平台开发实验 介绍自动学习、数据管理、深度学习预置算法、深度学习自定义基础算法和进阶算法 本培训为线下面授形式，培训标准时长为9天，每班人数不超过20人。

查看更多 →

如何购买 域名 扩展包/QPS扩展包/规则扩展包？ 购买WAF云模式的标准版、专业版和铂金版时，您可以选择购买域名扩展包、QPS扩展包或规则扩展包。同时也可以在产品信息页面单独购买扩展包。 有关扩展包的详细介绍，请参见扩展包说明。 入门版不支持购买扩展包。 WAF独享模式不支持购买扩

查看更多 →

在页面左侧的组件区域单击“文本”组件，切换至文本组件页。 图1 文本组件 拖动或单击文本组件至画布区域。 在页面右侧设置文本的相关信息。 标题：在右侧的“字段 > 文本内容框”内输入对应的文本，在“跳转链接”框内输入要跳转的链接。 文本：在右侧的“字段 > 文本内容框”内输入对应的文本。 词云：在右侧的“字段

查看更多 →

文本审核 文本 内容审核 （V3） 文本内容审核（V2） 父主题： SDK调用示例

查看更多 →

文本审核 文本内容审核（v3） 文本内容审核（v2） 父主题： SDK调用示例

查看更多 →

控制文本搜索 解析文档 解析查询 排序查询结果 高亮搜索结果 父主题： 全文检索

查看更多 →

控制文本搜索 解析文档 解析查询 排序查询结果 高亮搜索结果 父主题： 全文检索

查看更多 →

在配置中，设置组件的文本、段落和文本滚动方向。 图4 配置 文本设置 文本内容：请输入文本内容，您也可以从后台数据中获取文本内容，详情请参见从数据中获取文本内容。 字体：设置文本字体、大小和颜色等。 文本装饰：为文本添加下划线、删除线和上划线。 段落设置 内容对齐方式：文本内容为多行时，支持居中、左对齐、右对齐和两端对齐。

查看更多 →

添加文本模块 在一个网站中文字和图片是主要的表现形式，本章节介绍如何在网站中添加文本模块。 视频帮助 如何添加文本 编辑文本 文本编辑方法如下： 登录云速建站控制台，进入“网站设计>站点编辑”界面，单击添加文本按钮，如图1所示。 图1 添加文本 将文本按钮拖动到编辑页面中，将显示

查看更多 →

文本审核 文本内容审核（V3） 文本内容审核（V2） 父主题： API

查看更多 →

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、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成

查看更多 →

图像内容审核，利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中的暴恐元素、涉黄内容等，帮助业务规避违规风险。 内容审核-文本 文本内容审核，采用人工智能文本检测技术有效识别涉黄、广告、辱骂、违禁品和灌水文本内容，提供定制化的文本敏感内容审核方案。 图1 文本内容审核示意图 内容审核-音频

查看更多 →

NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

查看更多 →

自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

查看更多 →

横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的作业，单击“执行”，系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成，在“历史作

查看更多 →

文本搜索类型 GaussDB (DWS)提供了tsvector和tsquery两种数据类型用于支持全文检索。tsvector类型表示为文本搜索优化的文件格式，tsquery类型表示文本查询。 tsvector tsvector类型表示一个检索单元，通常是一个数据库表中的一行文本字段或者这些字段的组合。

查看更多 →

output_port_3为pyspark中的DataFrame类型，为文本向量。 参数说明 参数 是否必选 参数说明 默认值 text_col 是 输入数据集中文本所在列的列名。 "words" text_id 是 文本id列，用一个id代表文本。 "id" result_col 是 结果列的列名。

查看更多 →

如果remain_other_cols为True，则保留input_table全列；如果为False，则只保留input_table原文本列 xxx_summary 原文本列的文本摘要结果列 摘要结果列列名为原文本列列名 + "_summary" 输出摘要句子依据权重组合，并未保留在原文中顺序。 样例 数据输入 id

查看更多 →

文本审核 文本内容审核（V3） 文本内容审核（V2） 父主题： SDK调用示例

查看更多 →