地图：单击下拉列表选择选择访问的国家。 地图中心：设置地图中心在图层中的位置。 缩放范围：设置地图中心在图层中的缩放比例。 图3 全局样式-基础平面地图 填充设置 填充颜色：设置填充的颜色和透明度。 边线选择：设置边线的颜色和宽度。 图4 填充设置-基础平面地图 标签 显示/隐藏标签：单击“标签”右侧的勾选框，表示显示标签，表示隐藏标签。

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最大值：1 缺省值：1 image_compression_ratio 否 Integer 对应控制台的界面参数“图片压缩比”。取值范围为[20, 100]，默认值为90，表示图片压缩比为90%。 最小值：20 最大值：100 缺省值：90 target_roi 否 String 对应控制台的界面参数“检测区域设置”。

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。 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 场景描述 媒

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栏中选择“自动学习”。 参考准备数据，准备用于模型训练的数据集，并按要求上传至OBS。 参考创建项目，创建一个“图像分类”的自动学习项目，在项目中，选择步骤2中准备的数据。 参考标注数据，将所有图片数据完成标注。 参考自动训练，在“训练设置”窗口中，选择“自动学习免费规格（CPU

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、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。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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图表 实心圆饼图 轮播饼图 满月饼图 基本饼图 贪吃蛇饼图 玫瑰花饼图 渐变色饼图 基本折线图 多折线图 区域图 多区域折线图 水位图 箭头水位图 水滴水位图 钻石水位图 三角形水位图 圆角矩形水位图 矩形水位图 进度条 图标进度条 热力图 基本漏斗图 双向柱图 折柱图 水平基本柱图

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显示对应图层。 图层透明度：统一设置图层的透明度。 图层：单击“新增图层”，可新建图标图层、标签图层、柱状图层、飞线图层、基础热力图层和区域热力图层。 图9 新建图标图层 图10 新建图标图层 基本配置 类型：固定为“图标图层”。 图层：显示或隐藏图层。 显示范围：设置图层的显示

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每个ROI框会用黄色多边形在画面中标注。 image_compression_ratio 否 Int 对应控制台的界面参数“图片压缩比”。 图片压缩百分比，取值范围为[20，100]。 默认值：90，表示图片压缩比为90% density_sw 否 Int 密度估计开关。用户可自定义是否启用密度估计模型来

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One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLab交互式开发模式，是界面右上角的图标中的“数据处理”菜单下面的数据处理算子。 模型包 将模型训练生成的模型进行打包。可以基于模型包生成SHA256校验码、创建模型验证服务、重

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过滤字段2……”的格式保存成csv文本文件。 选择完成后单击“下一步”。 图3 数据选择 图4 样本粗筛 (可选步骤) 样本对齐，支持使用新对齐的结果，如图5所示；也支持复用隐私求交作业中通过这两个数据集计算得到的结果，如图6所示。 图5 使用新对齐结果 图6 复用隐私求交作业中的结果 （可选步骤）进行特

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可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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intelligence_type Int 智能类型 image_height Int 图片高度 image_width Int 图片宽度 meta_type_mask Int 元数据类型掩码 枚举值： 1 框数据 2 图数据 8 保活数据 16 告警数据 intelligent_target_index

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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开发的基本流程通常可以归纳为几个步骤：确定目的、准备数据、训练模型、评估模型、部署模型。 图1 AI开发流程 确定目的

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状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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产品优势 检测准确 基于深度学习技术和大量的样本库，帮助客户快速准确进行违规内容检测，维护内容安全。 功能丰富 提供图文视频内容检测，覆盖涉黄、广告、涉暴等多种违规风险的内容检测，以及检测图像清晰度和构图质量等功能。 稳定可靠 内容审核 服务已成功应用于各类场景，基于华为等企业客户的长期实践，经受过复杂场景考验。

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效率。 媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测

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务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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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，用户无需关心计算任务拆解和组合过程，采用有向无环图DAG实现多个参与方数据流的自动化编排和融合计算。

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Android iOS PHP Node.js 使用图形化工具OBS Browser+ 登录OBS Browser+。 单击待恢复文件所在的桶，进入对象列表页面。 选中待恢复文件，单击“更多”->“恢复对象”，如下图2所示。 图2 恢复对象 恢复对象需要设置对象的有效期和恢复速率，参数解释如表2所示：

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恢复归档或深度归档存储对象 功能介绍 如果要获取归档存储或深度归档对象的内容，需要先将对象恢复，然后再执行下载数据的操作。对象恢复后，会产生一个标准存储类型的对象副本，也就是说会同时存在标准存储类型的对象副本和归档或深度归档存储类型的对象，在恢复对象的保存时间到期后标准存储类型的对象副本会自动删除。

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