选择“水印提取”页签，进入“水印提取”页面。 选择提取内容： “提取内容”为“文字”：单击“添加”选择待提取水印的图片。 图1 提取文字内容 “提取内容”为“图片”： 单击“选择文件”后的“添加”，选择需要提取水印的图片。 单击“存储目标路径”后的“添加”，选择存储提取的水印图片的路径。

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所有输出数据（用户物品特征、特征映射、域特征值数目统计结果、训练集、测试集）的存储都路径，文件夹。 全局特征配置文件路径(global_features_information_path) 是 String 该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、特征值类型。全局特征文件详细内容可以通过查询全局特征配置获取。

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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创建特征工程 用户可以在“数据集详情”页面基于数据集实例新建特征工程，对数据集执行特征操作；也可以在“特征工程管理”页面新建特征工程。我们以在“特征工程管理”页面创建特征工程为例，操作步骤如下。 单击“特征工程管理”页面的。 弹出“特征处理”对话框。如图1所示。 图1 创建特征工程

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程。我们以在“特征工程管理”页面创建特征工程为例，操作步骤如下。 单击特征工程首页右上角的图标。 弹出“特征处理”对话框。如图1所示。 图1 创建特征工程 配置“特征处理”对话框参数，具体参见表1。 表1 特征工程参数配置说明 参数名称 参数说明 工程名称 特征工程的名称。 只能以字母（A~Z

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List 用户特征列表。 item_features List 物品特征列表。 表5 user_features 和 item_features参数说明 参数名称 参数类型 说明 feature_name String 特征名称。 feature_type String 特征类型。 feature_value_type

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List 用户特征列表。 item_features List 物品特征列表。 表5 user_features 和 item_features参数说明 参数名称 参数类型 说明 feature_name String 特征名称。 feature_type String 特征类型。 feature_value_type

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由于注入水印的原理是将水印原子信息嵌入到不同特征的数据中去，因此源数据特征越多，越能嵌入完整的水印信息、提高提取成功率，并且即使缺失部分数据也不影响水印提取。所以对需要注入水印的数据有如下要求： 待注入水印的源数据需要大于等于1000行。 小于1000行的源数据有可能因为特征不够导致提取水印失败。 尽量选

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线性特征重要性 概述 用线性模型计算训练数据的特征重要性。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 特征的重要性和特征在线性模型中的weights，格式是dataFrame。

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主要实现数据的预处理，包括标签处理、缺失值填充、数据标准化等。 特征处理模块 主要实现对KPI的数据分布特征进行分析，自动选择特征及参数。并提供四大类，80+特征的自动提取。 模型管理模块 主要实现根据KPI的标签、数据分布特征等进行异常检测算法的自动选择、参数设置及模型训练、推理。 数据交互模块

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云上人脸提取 创建云上人脸提取作业 查询作业列表 查询单个作业 删除作业 父主题： 云上服务API

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验证分享提取码 功能介绍 验证分享提取码。 URI POST /koodrive/ose/v1/share/verify 请求参数 表1 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Authorization 是 String 该字段存储的是Access Token。调

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响应提取 响应提取是提取接口响应结果的某一部分，命名为参数，供后续测试步骤参数化调用。响应提取需要在前序测试步骤定义，后续测试步骤使用。 在前序测试步骤中，在“响应提取”页签创建要传递的参数。响应提取来源用到内置参数，请参考内置参数了解如何使用内置参数。响应提取同时支持正则表达式

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文档提取暗水印 功能介绍 对已嵌入文字暗水印的WORD(.docx)，PPT(.pptx)，EXCEL(.xlsx)，PDF(.pdf)类型的文档进行文字暗水印提取，用户以formData的格式传入待提取水印的文件，DSC服务以JSON的格式返回从文档里提取的出的文字暗水印内容。

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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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 文件中的分割符。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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功耗密集型业务（如高性能计算、人工智能、深度学习等场景）主要就是消耗计算维度的容量。 内存密集型业务（如大数据处理、图像/视频处理、游戏开发、数据库等场景）主要消耗内存和存储维度的容量。 存储密集型业务（如大型数据库、大数据分析、大规模文件存储、编译构建等场景）可能会比较消耗存储的带宽。 根据业务的特征选择合适

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