遥感行业解决方案

pyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模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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或者效益最大化； 数据缺乏安全性高、维护成本低的云资源支持业务场景应用。 方案架构 图1 架构图 方案优势 落地性强：自主研发目标识别和深度学习融合的耘镜平台，目前已服务全国超过4亿亩耕地 AI能力强：方案结合华为云EI服务，地物自动识别效率超过95%，作物长势监测8天自动化更新

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用API获取图像搜索结果，帮助用户在图像库中进行相同或相似图像搜索。 您可以使用本文档提供图像搜索服务API的描述、语法、参数说明及样例等内容，进行相关操作，例如图像搜索包含的创建实例、搜索图片和删除图片等具体接口使用说明。支持的全部操作请参见API概览。 在调用图像搜索API之

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检索共享邀请 功能介绍 通过条件检索资源共享邀请。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST https://{endpoint}/v1/resour

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当前一个用户只支持配置一个视频库。 视频检索 在左侧菜单栏中单击“智驾模型服务 > 多模态检索”。 单击多模态检索任务操作栏中的“检索”，在检索弹出框中填写基本信息。 图2 视频检索 检索输入：当检索类型为“文本”时，请输入检索文本；当检索类型为“视频”时，上传一个视频文件，文件大小不能超过5MB。 检索类型：可选择“文本”和“视频”。

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检索威胁信息 检索IP 检索 域名 检索文件 检索漏洞 父主题： 用户指南

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检索卡片资产 概述 在新版模型地图中，用户可对卡片资产进行检索，快速查找所需卡片资产信息。同时支持在卡片资产列表界面进行收藏模型、添加标注与添加业务字典的操作。 前提条件 已创建卡片类资产，具体操作请参见模型目录（新版）。 操作步骤 在开天 集成工作台 界面中，选择左侧导航栏中的“应用模型

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全文检索概述 文本搜索操作符在数据库中已存在多年。 GaussDB (DWS)为文本数据类型提供~、~*、LIKE和ILIKE操作符，但这些操作符缺乏现代信息系统所要求的许多必要属性，不过这一问题可以通过使用索引及词典进行解决。 文本检索缺乏信息系统所要求的必要属性： 没有语义支持，即使是英语。

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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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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Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过调用API获取推理结果，帮助用户打造智能化业务系统，提升业务效率。 内容审核 -图像 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

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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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

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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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4096 文本处理时的最大长度，此处为4096，用户可根据自己要求适配 dataset 指令监督微调/ppo：alpaca_en_demo rm/dpo:dpo_en_demo 多模态数据集(图像)：mllm_demo,identity 【可选】注册在dataset_info.jso

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让模型学习。 这里提供了一些将无监督数据转换为有监督数据的方案，供您参考： 基于规则构建：您可以通过采用一些简单的规则来构建有监督数据。比如： 表1 采用规则将无监督数据构建为有监督数据的常用方法 规则场景 说明 文本生成：根据标题、关键词、简介生成段落。 若您的无监督文档中含标

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其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而指导学习算法的方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略 PPO强化学习(Proximal Policy

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数据标注对于KPI异常检测非常重要，可以有效提升监督学习训练过程中KPI异常检测的准确率，在无监督学习中对模型做验证评估。 监督学习：使用标注工具对原始数据进行标注，并将标注数据用于训练。用户基于训练结果确认并更新数据标注，将标注数据重新用于训练，提升KPI检测准确率。 无监督学习：使用标注工具对原始数据

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威胁信息检索 前提条件 成功登录华为乾坤控制台。 背景信息 威胁信息服务主要为用户提供便捷高效威胁信息检索能力，辅助用户进行调查取证分析和处置。 操作步骤 单击控制台首页右上角“服务 > 威胁信息服务”。 在搜索框输入IP、域名、文件HASH或者CVEID，单击图标进行搜索。 图1

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全文检索概述 全文检索（或者说文本搜索）提供了查询可读性文档的能力，并且通过查询相关度将结果进行排序。搜索最常见的方式是：找到包含指定查询词的所有记录，并且按照查询顺序返回这些记录。 文本搜索操作符在数据库中已存在多年。GaussDB(DWS)为文本数据类型提供~、~*、LIKE

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