learning_rate 学习率 学习率是每一次迭代中梯度向损失函数最优解移动的步长。 weight_decay 权重衰减因子 对模型参数进行正则化的一种因子，可以缓解模型过拟合现象。 warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数，一开始以较小的学习率去更新参数，然后再使用预设学习率，有效避免模型震荡。

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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request = new GetObjectRequest("bucketname", "objectname.jpg"); // 对图片依次进行缩放、旋转 request.setImageProcess("image/resize,m_fixed,w_100,h_100/rotate,90");

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客流统计能力 intelligent 智能分析能力 cloudstorage 云端录像能力 alarmvoice 报警声音能力 brotate 画面旋转能力 mediaencryptgcm 媒体加密算法能力 soundlightalarm 声光告警能力 algorithm 算法能力 reportupgrade

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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PERF03-03 使用弹性伸缩 风险等级 中 关键策略 如果工作负载能够支持弹性（例如：应用无状态化），请考虑具有自动缩放功能的计算服务，该功能可根据需求自动调整计算容量。自动缩放有助于确保在高峰期拥有足够的资源，并防止在低需求时段过度预配。虚拟机弹性伸缩和容器弹性伸缩都是实现应用自动化扩

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// 将图片旋转角度设置为90 ImageProcess: 'image/resize,m_fixed,w_100,h_100/rotate,90', // 先强制将图片的宽和高固定为100，然后旋转角度设置为90 }, function (err

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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自动更新请求：勾选自动更新请求，并设置更新间隔后，动态数据将根据间隔时间自动轮询 全局样式 地图中心：设置地图中心在图层中的位置。 地球旋转：设置地图的缩放距离、水平旋转角度、垂直旋转角度。 地图颜色：设置地图中区域块的填充色。 边线选项：设置地图中区域边线的颜色和宽度。 数据 此组件没有数据事件。

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支持将图片转换为支持的图片格式，并支持对转换格式后的图片设置渐进显示。 控制台图形界面 控制台代码编辑 接口调用 图片旋转 支持将图片按照顺时针方向进行旋转，以及根据相机或手机的旋转信息进行自动旋转。 控制台代码编辑 接口调用 图片剪切 支持将图片按照指定宽高、内切圆半径、索引方式和圆角矩形大小进行剪切。

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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= "bucketname", ObjectKey = "objectname", // 对图片依次进行缩放、旋转 ImageProcess = "image/resize,m_fixed,w_100,h_100/rotate,90"

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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默认取值： 无 代码示例 以下代码展示了通过临时授权方式实现图片处理，对examplebucket桶里的objectname.jpg对象进行缩放，旋转。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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无 ImageProcess string 可选 参数解释： 图片处理参数，描述针对对象的图片处理命令或处理样式。例如表示对图片依次进行缩放、旋转，取值：image/resize,m_fixed,w_100,h_100/rotate,90。支持级联处理，可对图片文件依次实施多条命令

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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