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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什么是商标分类？商标分类共有多少类别？ 因商标产品升级，此文档说明仅针对2022年8月02日之前下单的产品有效。 如您于2022年8月02日后下单，请参考新版的商标注册帮助文档（点击前往）。 商标分类是指《商标注册用商品和服务国际分类》,也称《尼斯分类》，共有45个类别，其中1-

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什么是商标分类？商标分类共有多少类别？ 商标分类是指《商标注册用商品和服务国际分类》，也称《尼斯分类》，共有45个类别，其中1-34类为商品类别，35-45类为服务类别。 《商标注册用商品和服务国际分类》是根据1957年6月15日由尼斯外交会议达成的一项协定（尼斯协定）制定的，我

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下载详情，可以查看该数据集的“目标位置”。 步骤5：创建新版自动学习图像分类项目 确保数据集创建完成且可正常使用后，在ModelArts控制台，左侧导航栏选择“自动学习”，进入自动学习总览页面。 单击选择“图像分类”创建项目。完成参数填写。 计费模式：按需计费。 名称：自定义您的项目名称。

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下载详情，可以查看该数据集的“目标位置”。 步骤5：创建新版自动学习图像分类项目 确保数据集创建完成且可正常使用后，在ModelArts控制台，左侧导航栏选择“自动学习”，进入自动学习总览页面。 单击选择“图像分类”创建项目。完成参数填写。 计费模式：按需计费。 名称：自定义您的项目名称。

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班组类别 【功能说明】 查看责任班组的组别类型基础数据。 【操作说明】 单击进入[用户子级编码]页签，查看责任班组类别数据； 图1 班组类别 父主题： 基础资料

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事件类别 KEY 中文名称 英文名称 inc_type_p_security_issues 安全问题 Security issues inc_type_p_function_issues 功能问题 function issues inc_type_p_reliability_issues

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100个自动学习项目。具体流程请参见图1。 图1 自动学习操作流程 项目类型介绍 图像分类 图像分类项目，是对图像进行分类。添加图片并对图像进行分类标注。完成图片标注后开始模型训练，即可快速生成图像分类模型。可应用于商品的自动分类、运输车辆种类识别和残次品的自动分类。例如质量检查

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资产类别 【功能说明】 维护资产设备的分类结构，用于对系统中的资产设备进行分类管理 【操作说明】 新增资产类别：单击“新增”按钮 -> 录入资产类别信息 -> 单击“保存”按钮； 图1 资产类别 下推备件至[设备资产档案]：单击“下推备件至[设备资产档案]” -> 选择资产编号，选择备件

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类别层级 【功能说明】 维护资产类别的不同层级，将【用户自定义编码】中的自定义编码“EAM TypeLevel/类别层级”单独提取出来，方便用户维护及查看。 【操作说明】 新增类别层级：[用户子级编码]页签，单击“新增”按钮 -> 添加类别层级数据 -> 单击“保存”按钮；支持修改和删除；

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存储类别 存储类别概述 设置桶和对象的存储类别 转换桶和对象的存储类别

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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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署。 当前自动学习支持快速创建图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类模型的定制化开发。可广泛应用在工业、零售安防等领域。 图像分类：识别图片中物体的类别。 物体检测：识别出图片中每个物体的位置和类别。 预测分析：对结构化数据做出分类或数值预测。 声音分类：对环境中不同声音进行分类识别。

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分类 添加节点 编辑节点 管理属性 布局属性 生效节点 失效节点 删除节点 父主题： 数据模型管理

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分类 决策树分类 梯度提升树分类 LightGBM分类 线性支持向量机分类 逻辑回归分类 多层感知机分类 朴素贝叶斯分类 随机森林分类 FM算法 GBDT PMML模型预测 多层感知机分类(pytorch) 多层感知机预测(PyTorch) 父主题： 模型工程

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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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数据清洗是在数据校验的基础上，对数据进行一致性检查，处理一些无效值。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

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存储类别概述 使用场景 伴随着互联网的高速发展，数据存储场景越来越多样化，单一的存储类别已无法满足多样化的存储场景和成本管理诉求。OBS设计了多种存储类别，支持的存储类别有标准存储、低频访问存储、归档存储、深度归档存储（受限公测），您可以结合自身业务合理选择。不同规格的存储类别计费参见存储费用。

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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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租间新开通后，系统默认提供如下三类评分类别，如果不符合您的使用场景，您也可以自行添加和修改。 服务意识 流程规范 服务态度 评分类别的目录层级最多可以为5层，只有在叶子节点的评分类别下可以增加评分项，已经增加了评分项的评分类别下不能再添加评分类别。 评分类别的名称不能冲突，在当前租户下

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