“数据集来源” 可选择“新建数据集”或“已有数据集”。 “新建数据集”：需填写创建数据集所需的参数，包含“数据集名称”、“数据集输入位置”、“数据集输出位置”和“添加标签集”信息。 “已有数据集”：您可以从ModelArts数据管理中选择一个同类型的数据集，用于创建自动学习项目。

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。云 堡垒机 包含用户管理、资源管理、策略、审计和工单等功能模块，支持对Windows或Linux等操作系统的主机提供安全管控保护。云堡垒机是集统一资产管理与单点登录、多种终端访问协议、文件传输功能于一体的运维安全管理与审计产品。 更多云堡垒机详情请参见云堡垒机产品介绍。 父主题： 服务概览

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联邦学习作业管理 查询联邦学习作业列表 父主题： 空间API

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Gallery搜索订阅一个“图像分类-ResNet_v1_50”算法）。 准备一个图片类型的数据集，可从AI Gallery直接下载（例如：8类常见生活垃圾图片数据集）。 编写工作流 from modelarts import workflow as wf # 定义统一存储对象管理输出目录

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TOPS 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能，详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4（GPU直通） 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习、深度学习、训练推理、

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验证数据比例是指在模型训练过程中，将数据集分为训练集、验证集和测试集三部分，其中验证集的比例是指在训练集和验证集的比例中，验证集所占的比例。 通常情况下，数据集会按照一定比例划分为训练集、验证集和测试集，比如常见的划分比例是60%训练集、20%验证集和20%测试集。在这种情况下，验证集的比例就是20%。

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型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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read() # 转换图片的颜色格式，YUV转BGR需要通过opencv完成 image_bgr = cv2.cvtColor(image_yuv, cv2.COLOR_YUV2BGR_NV21) # 转换图片的颜色格式，BGR/RGB转YUV可通过hilens

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mox.file.File(_SAMPLE_PATHS['rgb'], 'rb') as f: np.load(f) 使用cv2库读取文件，请您尝试如下方法： cv2.imdecode(np.fromstring(mox.file.read(img_path), np.uint8),

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String “代理id1.数据集名1.租户别名1,代理id2.数据集名2.租户别名2”格式的字符串 features 否 Array of DatasetFeatureEntity objects 所选数据集特征 label_dataset 否 String 标签数据集，最大长度100 label

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最大值：1000 epoch 是 Integer 迭代数，最小值1最大值1000 最小值：1 最大值：1000 datasets 是 String 数据集列表，最大值1024 最小长度：0 最大长度：1024 ext 否 String 参数等额外信息，最大值1024 最小长度：0 最大长度：1024

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数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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#img = cv2.imread("/tmp/dengchao.jpg") cap = hilens.VideoCapture() frame = cap.read() img = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_YUV2BGR_NV21)

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AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通

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AI模型开发的过程，称之为Modeling，一般包含两个阶段： 开发阶段：准备并配置环境，调试代码，使代码能够开始进行深度学习训练，推荐在ModelArts开发环境中调试。 实验阶段：调整数据集、调整超参等，通过多轮实验，训练出理想的模型，推荐在ModelArts训练中进行实验。 两个过程可以相

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登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“自动学习”。 在自动学习项目列表中，您可以查看到项目对应的“数据源”，单击此处链接，可直接跳转至创建项目时选择或者创建的数据集。 针对“预测分析”项目，其数据源指定的是一个OBS路径，并非数据集。其他类型的自动学习项目，其数据源为一个数据集。 图1 查看数据存储路径

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标准策略、极速策略和深度策略有哪些区别？ 漏洞管理服务提供支持以下3种网站扫描模式： “极速策略”：扫描的网站URL数量有限且漏洞管理服务会开启耗时较短的扫描插件进行扫描。 “深度策略”：扫描的网站URL数量不限且漏洞管理服务会开启所有的扫描插件进行耗时较长的遍历扫描。 “标准策

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com/repository/pypi/simple 图4 安装resnet依赖 准备数据集 本样例使用的数据集为类别数为五类的花卉识别数据集，下载数据集并解压数据到工程目录。新建dataset文件夹，将解压后数据集保存在dataset文件夹下。 图5 准备数据集 配置PyCharm解释器和入参 单击右上角“Current

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人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能

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DatasetFeatureEntity 参数 参数类型 描述 agent_id String 数据集所属agent id dataset_name String 数据集名称 features Array of strings 数据集特征集合 请求示例 获取纵向联邦作业详情 get https://100.1

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参数 是否必选 参数类型 描述 agent_id 是 String 数据集所属agent id dataset_name 是 String 数据集名称 features 是 Array of strings 数据集特征集合 响应参数 无 请求示例 保存纵向联邦作业 put https://100

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