自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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检查的场景，则可以上传产品图片，将图片标注“合格”、“不合格”，通过训练部署模型，实现产品的质检。 物体检测 物体检测项目，是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片，用合适的框标注物体作为训练集，进行训练输出模型。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体的计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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状态。已提交的实验报告，管理员可单击右上的成绩评定按钮评定成绩，可对当前报告下评语和打分： 图9 成绩评定 测验 左侧下拉选择测验，可切换至测验记录信息。 删除 记录列表提供了删除功能，单击操作栏的删除按钮可删除当前记录。 搜索 左侧搜索可快速检索各类型的学习记录。 实验报告 实

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职业认证考试的学习方法 华为云职业认证 提供在线学习/导师面授+在线测试+真实环境实践，理论与实践结合的学习模式，帮助您轻松通过认证。 您可以通过如下途径进行职业认证的学习： 进入华为云开发者学堂职业认证，按照页面指引在线学习认证课程。 在HALP处报名认证培训课程，由专业导师进行面授培训。

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），因此建议设置最大训练时长为1小时。 限时免费的规格，性能有限，如果您的数据量较大，或者训练时长会超过1小时，建议选择收费的计算规格用于模型训练。 免费规格的资源是有限的，当使用人数较多时，会出现长时间的排队。如果希望获得更佳的体验，请选择付费规格。 只能在1个训练作业中使用免

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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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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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学院门户端 学院门户端是用户学习在线课程和进行沙箱实验的入口。通过学院学生端，用户可以方便地查看目前平台内提供的在线课程和沙箱实践内容。在在线课程栏目中，用户可以浏览并选择适合用户学习需求的课程。在沙箱实践栏目中，用户可以查看平台内提供的各种沙箱实践内容。 用户端的目标是帮助用户快速体验

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通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容,zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String

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通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容,zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型 响应参数 无 请求示例 删除联邦学习作业 delete https://100.1.1.1:3

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如何获得微认证的学习材料？ 华为云开发者学堂提供在线的视频课程，对应课程的实验手册可以在微认证详情页面上获取。 父主题： 微认证课程学习常见问题

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文档+操作手册的固定任务和内容，无法针对不同层次学生进行裁剪 学生完成实训后，没有具体量化结果呈现，学生在完成实践课程后无法得知自己的薄弱环节，应该补缺的知识和能力 学生只学技术，不懂企业业务，目前新工科学生的实训课程只关注技术部分的能力，不去关注业务和职业能力的训练 通过本方案实现的业务效果

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学生可以在右侧下拉栏内选择“所有课程”、“我关注的”、“正在学的”、“已完成”四种状态找到对应的课程。 选择课堂，即可查看课堂的详细内容。 教学课程 是老师进行教学任务的主要入口。 作业 为该课堂所有作业的归集入口，可以查看待提交和已经提交的作业。 实验 是该课堂所有实验相关内容的归集入口。 考试 是该课堂相关测验的入口。

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以有效地支持系统管理、编程开发、大数据、人工智能等多种类型的实验。部分实验实现了结果的自动验证和评分，降低了教师的负担。 项目实训系统支持项目阶段的划分，并针对每个阶段分别设置考核内容、考核方式和评分标准。系统提供了完整的项目管理功能，能够为团队和个人制定项目计划和任务分工，并全

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定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。 切分点数量 定义每个特征切分点的数量，数量越多，准确率越高，计算时间越长。取值范围为5~10的整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值。

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介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作 本培训为线下面授形式，培训标准时长为6天，每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收，客户以官网

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创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题： 计算节点API

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课程名称 具体的课程名称，支持模糊搜索 课程编号 具体的课程编号，支持模糊搜索 课程类别 已配置好的课程类别 学习状态 已完成 未完成 组织单元 用户的组织单元分类 单选或多选中课程学习记录后点击左上角“导出”按钮，弹出导出提示框（如下图），点击蓝色跳转“这里”可查看具体导出内容 图2 “课程学习记录”导出提示

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