提交样本量或者时域分析任务 功能介绍 管理员在数据集详情页面提交样本量或者时域探索任务。 URI URI格式 PUT /softcomai/datalake/v1.0/datasets/metadata 参数说明 无。 请求 请求样例 PUT https://telcloud.huawei

查看更多 →

sample_data Array of strings 样本数据列表。 sample_dir String 样本所在路径。 sample_id String 样本ID。 sample_name String 样本名称。 sample_size Long 样本大小或文本长度，单位是字节。 sample_status

查看更多 →

更新的样本列表。 表3 SampleLabels 参数 是否必选 参数类型 描述 labels 否 Array of SampleLabel objects 样本标签列表，为空表示删除样本的所有标签。 metadata 否 SampleMetadata object 样本metadata属性键值对。

查看更多 →

同时，系统提供对应特征标签（蓝色）和场景标签（灰色），标记该IP的显著特性和常见场景。 您可以将光标置于情报标签上查看对应的解释说明。 相关安全报告 与该IP相关的安全报告链接。 威胁情报 威胁情报相关的多维度属性的标定和描述。 相关样本 展示访问该IP的样本、从该IP下载的样本以及包含该IP的样本。 反查 域名 一个

查看更多 →

选择标注形状，标注模板中已包含标注样本中所有标注对象信息，可单击选择对应标注标签。 图4 标注形状 表1 标注形状示例 标注形状 适用场景（示例） 适用于人车、红绿灯等矩形框标注 适用于车道线等直线或折线标注 适用于道路特征提取、语义分割等不规则图形标注 适用于2.5D数据标注 适用于点云等3D矩形框标注 说明：

查看更多 →

检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个标签的样本数不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。

查看更多 →

t”字段和值 图片经过裁剪后，xml中矩形框“bndbox”大小不符 按图片裁剪比例缩放xml文件中“bnxbox”值 xml中矩形框“bndbox”宽或高值过小，显示为一条线 矩形框宽或高差值小于2，移除当前“object” xml中矩形框“bndbox”最小值大于最大值 移除当前“object”

查看更多 →

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

查看更多 →

0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 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

查看更多 →

能力。 在形成可用的训练数据前，需要对这些影像数据进行正负样本的手工分类，符合标准的影像作为模型训练中的正样本数据。实际操作中，我们通过对单个影像实例进行查看和对比，在界面上设置“AI训练”或“学习案例”，以标识出正样本。 专家经验库按不同采集来源的图片与视频进行分类，分为任务经

查看更多 →

使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模 场景描述 准备数据 发布数据集 创建可信联邦学习作业 选择数据 样本对齐 筛选特征 模型训练 模型评估 父主题： 纵向联邦建模场景

查看更多 →

检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个标签的样本数不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。

查看更多 →

召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 F1值 F

查看更多 →

一次训练所选取的样本数。 训练数据集切分数量 将整个数据集切分成多个子数据集，依次训练，每个epoch训练一个子数据集。 DeepFM DeepFM，结合了FM和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。 表2 深度网络因子分解机参数说明

查看更多 →

被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision 精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy 准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。

查看更多 →

横向联邦学习场景 TI CS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

查看更多 →

测序数据质量的总体评估 评估测序的Reads数目，测序Base数，测序深度等。 低质量Reads过滤 过滤低质量的测序Reads，得到Clean Reads。 基因组比对 将Clean Reads比对到参考基因组上，同时输出比对率、深度、覆盖度的统计信息。 基因组变异检测 基于上述比对得到的b

查看更多 →

服务器 、国家地区等信息。 域名解析 展示该域名首次发现时间、最后发现时间、请求类型、解析IP等信息。 相关样本 展示访问该域名的样本、从该域名下载的样本以及包含该域名的样本。 数字证书 网络通信中标志通信双方身份的数字认证。 子域名 展示该域名的子域。 父主题： 检索威胁信息

查看更多 →

召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 F1值 F

查看更多 →

数据集版本发布失败 出现此问题时，表示数据不满足数据管理模块的要求，导致数据集发布失败，无法执行自动学习的下一步流程。 请根据如下几个要求，检查您的数据，将不符合要求的数据排除后再重新启动自动学习的训练任务。 ModelArts.4710 OBS权限问题 ModelArts在跟OBS交互

查看更多 →

准备数据 使用ModelArts自动学习构建模型时，您需要将数据上传至 对象存储服务 （OBS）中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 数据上传至OBS 在本文档中，采用管理控制台上传数据至OBS。 执行如下操作，将数据导入到您的数据集中，以便用于模型训练和构建。 登录OB

查看更多 →