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

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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

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Trace_Flag：指定跟踪标记序号，当前仅支持 1117, 1118, 1204, 1211, 1222, 1224, 3604。 @ Trace_Action：指定跟踪标记操作，1为打开跟踪标记，0为关闭跟踪标记，-1为查看跟踪标记。 打开跟踪标记1117，示例如下： EXEC

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标记镜像 使用health docker tag命令给待上传的镜像打标签。 执行镜像相关命令，请在本地搭建Docker环境，要求安装的容器引擎版本必须为1.11.2及以上。 默认标记到当前所在项目，需先使用切换项目命令进入想要上传镜像的项目。 命令结构 health docker

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标记镜像 操作场景 用户可以使用“镜像标签”对镜像进行分类。您可以增加、修改或删除镜像标签，也可以在镜像列表中按标签搜索需要的镜像。 镜像添加标签和使用标签搜索镜像时，查询预定义标签需要申请标签管理服务（Tag Management Service，TMS）的访问权限。 如您的组

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流量标记 Java Chassis通过Handler实现了基于流量标记治理能力。其中Provider实现了限流、熔断和隔离仓，Consumer实现了重试。 使用流量标记治理能力，首先需要在代码中引入依赖： <dependency> <groupId>org.apache.servicecomb</groupId>

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流量标记 Java Chassis通过Handler实现了基于流量标记治理能力。其中Provider实现了限流、熔断和隔离仓，Consumer实现了重试。 使用流量标记治理能力，首先需要在代码中引入依赖： <dependency> <groupId>org.apache.servicecomb</groupId>

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> 策略配置”。 单击“告警标记”，进入告警标记页面。 单击“添加”。 配置标记规则，参数说明如所示，配置完成后，单击“确定”。 表1 告警标记规则参数说明 参数名称 参数说明 规则名称 告警标记规则名称。 生效时间 标记规则生效时间。 过期时间 标记规则过期时间。 应用/服务 匹配命中的自有服务。

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> 策略配置”。 单击“告警标记”，进入告警标记页面。 单击“添加”。 配置标记规则，参数说明如所示，配置完成后，单击“确定”。 表1 告警标记规则参数说明 参数名称 参数说明 规则名称 告警标记规则名称。 生效时间 标记规则生效时间。 过期时间 标记规则过期时间。 应用/服务 匹配命中的自有服务。

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值。例如在深度学习领域，可以根据用户输入的正样本和负样本，对数据进行清洗，保留用户想要的类别，去除用户不想要的类别。 数据选择：数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采集图片过程中引入的重复图片、相似图片

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自动学习模型训练图片异常？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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数据标记柱图 数据标记柱图是柱状图的一种，通过柱形图的形式展现数据的整体表现，额外的数据标注更直观的展现数据的大小。 在大屏设计页面，从“全部组件 > 图表”中，拖拽“数据标记柱图”组件至画布空白区域，如图1。 图1 数据标记柱图 图2 边距样式说明 卡片 卡片是指包裹图表组件的

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标记为转人工 功能介绍 智能问答返回结果后，用户对问答结果标记为转人工操作，标注为转人工的问答结果会加入到未解决问题中。 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

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数据标记柱图 数据标记柱图是柱状图的一种，通过柱形图的形式展现数据的整体表现，额外的数据标注更直观的展现数据的大小。 在大屏设计页面，从“全部组件 > 图表”中，拖拽“数据标记柱图”组件至画布空白区域，如图1。 图1 数据标记柱图 图2 边距样式说明 卡片 卡片是指包裹图表组件的

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SSML标记语言介绍 本文为您介绍SSML（Speech Synthesis Markup Language）标记语言的功能、标签使用及示例。 概述 SSML 是一种基于 XML 的 语音合成 标记语言。使用 SSML 可以更加准确、具体的定义合成音频的效果，包括控制断句分词方式、发

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检查数据 更新数据 删除数据 02 入门 通过使用 图像搜索 服务的通用图片搜索功能，查找出图片库中与本地存储的图片相匹配的图片信息。 快速使用图像搜索 调用API实现功能 调用SDK实现功能 04 SDK 图像搜索软件开发工具包（ Image Search Software Development

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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

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生成满足用户精度要求的模型。可支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计，还提供了“自动学习白盒化”的能力，开放模型参数，实现

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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FMK_FUNC_HOST_VISIBILITY FMK_FUNC_DEV_VISIBILITY 父主题： 宏定义

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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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