特征工程 特征工程简介 Python和Spark开发平台 JupyterLab开发平台 父主题： 用户指南

查看更多 →

特征管理 特征操作接口 父主题： 应用模型

查看更多 →

a-cat”。 如需要提前上传待标注的图片，请创建一个空文件夹，然后将图片文件保存在该文件夹下，图片的目录结构如：“/bucketName/data-cat/cat.jpg”。 如您将已标注好的图片上传至OBS桶，请按照如下规范上传。 图像分类数据集要求将标注对象和标注文件存储在

查看更多 →

在诊断结果的“诊断报告”页签查看诊断详情。 图2 诊断报告 在“诊断详情”区域，单击异常项左侧的“”查看异常详情，并根据“优化建议”进行处理。 图3 诊断异常项（示例） 深度诊断结论 诊断项ID 诊断项名称 诊断结论 guestos.cpu.high_total_usage 总CPU占用率过高 实例整体CPU占用率已超过80%。

查看更多 →

及相应置信度。 输入参数 用户配置图像标签执行动作，相关参数说明如表3所示。 表3 图像标签输入参数说明 参数 说明 上传图片 上传图片，与图片URL路径二选一，支持JPG/PNG/BMP格式。 图片URL路径 图片URL路径，与上传图片二选一，公网URL/华为云OBS提供的URL。

查看更多 →

。 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

查看更多 →

内容审核 -图像 图像内容审核，利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中的暴恐元素、涉黄内容等，帮助业务规避违规风险。 内容审核-文本 文本内容审核 ，采用人工智能文本检测技术有效识别涉黄、广告、辱骂、违禁品文本内容，提供定制化的文本敏感内容审核方案。 图1 文本内容审核示意图

查看更多 →

达能力的特征。 特征的数量并非重点，质量才是，总之强表达能力的特征最重要。 能否挖掘出强表达能力的特征，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。

查看更多 →

基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

查看更多 →

使图像识别结果更加准确。 商用 应用场景 2018年4月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 图像识别服务正式公测上线 基于深度学习技术，可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。 公测 产品介绍

查看更多 →

单击搜索框右侧的按钮，可选择自动学习的基础设置，需要的显示列。 表格内容折行：默认为关闭状态，启用此能力可让表格内容自动折行，禁用此功能可截断文本。 操作列：默认为关闭状态，启用此能力可让操作列固定在最后一列永久可见。 自定义显示列：默认所有显示项全部勾选，您可以根据实际需要定义您的显示列。 图1 表格显示设置

查看更多 →

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 提供文本、图像、音频、视频等内容检测，覆盖涉黄、广告、涉暴等多种违规风险的内容检测。 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。

查看更多 →

媒资图像标签（分类） 标签识别 父主题： API

查看更多 →

、匿名公开授权。详情参见配置OBS服务的访问权限。 说明： 接口响应时间依赖于图片的下载时间，如果图片下载时间过长，会返回接口调用失败。 请保证被检测图片所在的存储服务稳定可靠，推荐使用OBS服务存储图片数据。 lmage不支持跨区域OBS，OBS的区域需要和服务保持一致。 language

查看更多 →

Language = "zh", Url = "https://XXX.jpg" //此处替换为公网可以访问的图片地址 }; try { var resp

查看更多 →

$body->setThreshold(60); $body->setLanguage("zh"); $body->setImage("输入图片,使用base64编码"); $request->setBody($body); try { $response = $client-

查看更多 →

body.setThreshold(60); body.setLanguage("zh"); body.setImage("输入图片,使用base64编码"); request.setBody(body); std::cout << "-----begin

查看更多 →

（可选）测试是否能可识别花卉图片。 在连接器详情页面，单击“测试”。 配置测试参数，单击“测试”。 选择类型：识别的主体可以是图片或者文本信息。本示例选择“图片文件”，并上传待识别的图片。 图片URL：识别的主体是图片时，可选择“图片URL”并设置图片的URL。 图片文件：识别的主体为图片时，可选择“图片文件”，直接拖入图片文件。

查看更多 →

确保OBS中的文件是非加密状态 上传图片或文件时不要选择KMS加密，否则会导致数据集读取失败。文件加密无法取消，请先解除桶加密，重新上传图片或文件。 图3 OBS桶中的文件未加密 检查图片是否符合要求 目前自动学习不支持四通道格式的图片。请检查您的数据，排除或删除四通道格式的图片。 检查标注框是否符合要求（物体检测）

查看更多 →

基本信息参数说明 参数 说明 标签 该图元的展示名。 名称 该图元的唯一标识，不能和其他图元相同。 描述 该图元的描述信息。 连接器 该Flow使用的连接器的名称。选择创建 自然语言处理 连接器中创建的连接器“命名空间名__TEST”。 单击，设置调用“NLP”参数。 图7 配置“NLP”参数 表3

查看更多 →

构造图像预处理器 该接口用于构造一个预处理器，用于进行Resize/Crop操作（3559硬件加速）。 接口调用 hilens.Preprocessor() 返回值 返回预处理器实例。 如果失败则抛出一个CreateError。开发者可以在查看技能日志输出。 父主题： 预处理模块

查看更多 →