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

查看更多 →

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

查看更多 →

OCR 功能 OCR节点支持识别图片上的文字信息, 识别结果将存储到用户指定的OBS目录下。 OCR节点仅支持在华北-北京四使用。 参数 用户可参考表1和表2配置OCR节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称，可以包含中文、英文字母、数字、“_”

查看更多 →

文字识别 服务等级协议请参见华为云服务等级协议。 OCR能力 通用类 OCR 通用类OCR（General OCR），支持表格、文档、网络图片等任意格式图片上文字信息的自动化识别，自适应分析各种版面和表格，快速实现各种文档电子化。 证件类 OCR 证件类OCR（Card OCR），支持身份证、驾驶证、行

查看更多 →

OCR服务提供哪些版本的SDK 目前OCR提供的SDK有Java、Python、Node.js、PHP、C++、Go、.NET版本。具体请参考文字识别服务《SDK参考》手册，该手册详细介绍了SDK支持的版本及使用方法。 如果想用其他编程语言调用OCR API服务 ，可以使用Toke

查看更多 →

OCR服务的SDK需要付费购买吗 OCR服务SDK供用户免费下载，并依据API调用次数进行收费。 父主题： SDK使用类

查看更多 →

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

查看更多 →

码框的dataflow名字一致。 绑定源数据 进入迁移数据JupyterLab环境编辑界面，运行“Import sdk”代码框。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 特征准备 > 绑定源数据”。界面新增“绑定迁移前的源数据”内容。 对应参数说明，如表1所示。 表1

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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 →

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 →

文字识别SDK简介 文字识别SDK概述 文字识别（Optical Character Recognition，简称OCR）将图片或扫描件中的文字识别成可编辑的文本。可代替人工录入，提升业务效率。支持身份证、驾驶证、行驶证、发票、通用表格、通用文字等场景文字识别。 文字识别以开放API（Application

查看更多 →

手写文字识别 识别文档或图片中的手写文字、印刷文字信息，并将识别的结构化结果以JSON格式返回给用户识别的文字和坐标。 该接口可应用于日常学习中对学生作业、试卷的批改、手写内容的电子化，方便用户进行手写信息的提取和处理，降低各行业人力资源成本。 支持区域： 华北-北京四 手写文字识别API

查看更多 →

自定义OCR 自定义OCR介绍 创建应用 通用单模板工作流 多模板分类工作流 字段类型 查看应用详情 常见问题

查看更多 →

API、SDK、命令行，您可以选择任意一种或是搭配使用。 本文档提供可视化界面使用方法，界面入口为https://console.huaweicloud.com/gcs/。使用流程如下： 图1 G CS 使用流程 SDK使用方法请参见SDK参考，当前仅支持Python语言的SDK。 REST

查看更多 →

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

查看更多 →

自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

查看更多 →

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

查看更多 →