集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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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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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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特征工程简介 用户可以通过特征工程对数据集进行数据处理、特征组合、特征转换等特征处理，最大限度的从原始数据中提取特征以供模型训练使用。此外，用户还可以将优质的特征工程发布成服务，以服务的形式对具备完全相同特征的数据进行预处理。 特征工程相关的基本概念： 特征工程：对数据进行特征处理操作的工程。

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过滤式特征选择 概述 过滤式特征选择根据特征对标签的重要性对特征进行筛选，特征重要性较高的特征，提升训练的精度和效率。 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 参数

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待进行时间特征提取的时间列。 预提取时间特征 要提取的时间特征。默认为“全量提取”，指提取全部的时间特征。此外还支持提取“年”、“月”、“日”、“时”、“分”、“秒”、“星期几”、“一年中的第几天”、“一年中的第几周”、“季”这些时间特征。 新列名 提取出时间特征后产生的新特征列的列

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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 主要支撑公共学件与用户的交互，包括

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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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设置响应提取 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

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该页面包含“用户特征”、“物品特征”、“正向行为类型”和“负向行为类型”等信息，具体描述请参见表1。 图1 确认特征抽取 表1 确认特征参数 参数名称 说明 用户特征 列表中展示抽取的用户特征和参数类型。您可以根据业务需求单击增加用户特征。单击特征后方的删除不需要的用户特征。 物品特征

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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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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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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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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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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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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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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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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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同特征的多行样本进行可信联邦学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行可信联邦学习，联合建模。 概念术语

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