授权项分类 表1 Namespace 权限 对应API接口 授权项 IAM项目(Project) 企业项目(Enterprise Project) 创建Namespace POST /api/v1/namespaces CCI:namespace:create √ √ 查询namespace

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是否必选 参数类型 描述 name 是 String 分类名称。 description 否 String 分类描述。 create_user 否 String 分类创建者。 create_time 否 Number 分类创建时间。 update_time 否 Number 分类更新时间。

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to objects 子分类导入结果。 rule_result Array of ImportDefaultRuleResultDto objects 此分类绑定的规则导入的结果。 uuid String 数据分类id。 name String 数据分类名称。 description

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数据分类接口 导入预置分类 查询数据分类列表 父主题： 数据安全API

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相关操作 编辑分类：在数据分类页面，先选择分类目录中需要修改的目录，然后单击分类目录上方的，即可修改分类名称和描述。 删除分类：在数据分类页面，先选择分类目录中需要删除的目录，然后单击分类目录上方的，即可删除分类。 另外，也支持通过编辑数据分类目录的方式删除分类。您可以单击分类目录上方的，在“编辑数据分类目录”页面删除分类。

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EDS权限分类 表1 细化权限说明 权限 对应API接口 授权项 依赖的授权项 IAM项目 企业项目 查询指定空间实例下所有连接器 - eds:connector:list - √ × 申请开通连接器 - eds:connector:apply - √ × 创建实例 - eds:instance:create

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TaurusDB授权分类 表1 授权列表 权限 对应API接口 授权项（Action） IAM项目（Project） 企业项目（Enterprise Project） 查询资源配额 GET /mysql/v3/{project_id}/quotas gaussdb:instance:list

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智能分类识别 功能介绍 自动分类识别17+种票证，支持指定票证的结构化识别和印章检测，并以JSON格式返回识别的结构化结果。 接口以列表形式返回图片上要识别票证的位置坐标、结构化识别的内容以及对应的类别。该接口支持的票证类型请见表1，该接口的使用限制请参见约束与限制，详细使用指导请参见OCR服务使用简介章节。

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管理分类&映射 分类和映射是对云服务告警进行类型匹配和字段映射。 本章节介绍如何查看已有分类映射、创建分类映射、复制已有的分类映射、编辑分类映射、启用、禁用或删除分类映射。 约束与限制 单账号单workspace内，分类&映射模板 ≤ 50个。 单账号单workspace内，分类和映射的映射关系规格为1:100。

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桶存储类别和对象存储类别有什么关系？ 上传对象时，对象的存储类别默认继承桶的存储类别。您也可以重新指定对象的存储类别，同时也支持在对象上传完成后修改对象的存储类别。 修改桶的存储类别，桶内已有对象的存储类别不会修改，新上传对象时的默认对象存储类别随之修改。 父主题： 桶和对象相关

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检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。

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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

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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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下文理解。在智能问答页面，选中大模型文档类型，并选择想要体验的文档分类，即可开启对文档知识的正常对话。 图1 文档问答 文档知识抽取：大模型文档支持自定义场景分类上传文档、支持基于场景分类进行文档QA抽取。 图2 文档知识抽取 创建文档分类，只需要定义名称，并上传需要的知识文档即可。

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可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“FiBiNET”三种算法类型，XGB

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Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter 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。

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我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面，单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面，卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】，弹出课程的详情页面，可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题： 实施步骤

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北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法，如K-Means、随机森林、正态贝叶斯、支持向量机、期望最大EM等，实现遥感影像快速分类 图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8 调用PIE-Engine

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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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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自动学习声音分类预测报错ERROR:input key sound is not in model 根据在线服务预测报错日志ERROR：input key sound is not in model inputs可知，预测的音频文件是空。预测的音频文件太小，换大的音频文件预测。 父主题：

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