StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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面向开发者提供了AI Gallery大模型开源社区，通过大模型为用户提供服务，普及大模型行业。AI Gallery提供了大量基于昇腾云底座适配的三方开源大模型，同步提供了可以快速体验模型的能力、极致的开发体验，助力开发者快速了解并学习大模型。 构建零门槛线上模型体验，零基础开发者开箱即用，初学者三行代码使用所有模型

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单击选择训练结果在OBS中的保存根路径，训练完成后，会将模型和日志文件保存在该路径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 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。单击查看深度网络因子分解机详细信息。

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自动学习训练后的模型是否可以下载？ 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看，或者将此模型部署为在线服务。 父主题： 模型训练

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人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能

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据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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LTS数字折线图 数字图和折线图组合，同时显示趋势和关键数据点。可以帮助用户更好的理解数据和趋势变化，从而更好的进行业务决策。 查看数字折线图 登录云日志服务控制台。 在左侧导航栏中，选择“日志管理”，进入日志管理页面。 在日志管理页面中，选择目标日志组和日志流，进入日志流详情页面。

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支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算； 支持控制流和数据流的分离

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epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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分的长度。 切片提取配置 开启“切片提取配置”开关，可以对已切分好的分片，提取相关内容作为检索字段、文本过滤字段或向量化字段。 切片提取模式 数据类型选择为“文档”时，显示此参数。 智能提取：通过大语言模型提取分片内的问题与回答，效果由大模型决定。目前仅支持提取问题和答案，且耗时较长。

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ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。只需三步，标注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理

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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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算子描述 数据提取 图文提取 提取图文压缩包中的JSON文本和图片，并对图片进行结构化解析（BASE64编码）。 数据过滤 图文文本长度过滤 过滤文本长度不在“文本长度范围”内的图文对。一个中文汉字或一个英文字母，文本长度均计数为1。 图文文本语言过滤 通过语种识别模型得到图文对的

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目前仅支持提取问题和答案，且耗时较长。 规则提取：按照用户配置的提取规则对切片内容进行提取。 切片内容示例 数据类型选择为“文档”时，显示此参数。 切片内容示例，用以测试切片提取效果。 切片提取配置 切片提取模式为“规则提取”时，配置此参数。 单击“添加提取字段”，配置如下参数：

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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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如图1所示，除了熟知的模型训练环节之外还包括数据收集、预处理、资源管理、特性提取、数据验证、模型的管理、模型发布、监控等环节。对于一个AI算法工程师来讲，如果要做模型训练，就不得不搭建一套AI计算平台，这个过程耗时费力，而且需要很多的知识积累。 图1 模型训练环节 Kubeflo

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需为UTF8编码，请保证数据的完整性以及正确性。 提取方式 单击下拉框选择提取水印的方式，有损列嵌入以及无损列嵌入需要使用按列提取，无损行嵌入则需要使用按行提取。 分隔符 文件中的分隔符。例如","。 单击“确定”，完成水印提取任务创建。 查看结果 登录管理控制台。 单击左上角的，选择区域或项目。

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字段值提取函数 本文介绍字段值提取函数的语法规则，包括参数解释、函数示例等。 函数列表 类型 函数 说明 正则提取 e_regex 根据正则表达式提取字段的值并赋值给其他字段。支持和其他函数组合使用。 JSON提取 e_json 对特定字段中的JSON对象进行JSON操作，包括J

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提取文件中的暗水印 功能介绍 提取文件中的暗水印。水印功能只支持“华北-北京四”区域 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 /v1/datasha

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推理、创建联邦学习实例、删除模型。 模型验证 模型验证是基于新的数据集或超参，对模型训练服务已打包的模型进行验证，根据验证报告判断当前模型的优劣。 云端推理框架 提供模型云端运行框架环境，用户可以在线验证模型推理效果，无须从零准备计算资源、搭建推理框架，只需将模型包加载到云端推理框架，一键发布成云端Web

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获取模型网络权重，进行权重格式转换；支持客户进行数据集封装，打通适配模型的训练、微调、在线推理流程；支持客户进行模型的并行化改造，处理适配模型运行过程中的技术问题。 模型迁移与调优支持：调研客户业务场景，支持客户分析模型代码结构，分析迁移可行性，设计迁移方案。支持客户进行模型迁移

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