分割线 分割线为样式型组件，用于分割字段，起装饰作用。 在表单设计页面，从“样式布局”中，拖拽“分割线”组件至表单设计区域，如图1所示。 图1 拖拽分割线组件到设计区并设置属性 状态：设置分割线的状态，如普通、隐藏。 普通：设置为普通后，页面上可正常显示分割线。 隐藏：设置为隐藏后，页面上的分割线将不再显示。

查看更多 →

分割线 分割线是装饰组件的一种，用于分割组件，起装饰作用，包括分割线和竖分割线。 以分割线16-1为例，在大屏设计页面，从“全部组件 > 装饰”中，拖拽“分割线16-1”组件至画布空白区域，如图1。 图1 分割线16-1 页面背景色设置为白色时，分割线组件很难显示出来。使用该组件时，请避免使用白色背景。

查看更多 →

训练网络迁移总结 确保算法在GPU训练时，持续稳定可收敛。避免在迁移过程中排查可能的算法问题，并且要有好的对比标杆。如果是NPU上全新开发的网络，请参考PyTorch迁移精度调优排查溢出和精度问题。 理解GPU和NPU的构造以及运行的差别，有助于在迁移过程中分析问题并发挥NPU的

查看更多 →

步骤六：安全保障总结 安全报告 分析溯源 父主题： 安全云脑护网/重保最佳实践

查看更多 →

登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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 →

什么是商标分割？ 商标分割指商标局对您递交的商标注册申请进行了部分驳回并核发《商标部分驳回通知书》，如您未对部分驳回项发起商标驳回复审申请，30天左右后，商标局会自动将您的商标注册申请进行分割，部分情况下可能会延迟，具体以商标局实际进行分割的时间为准。审查通过部分将进行商标初步审查公告，审查不通过部分将进行驳回。

查看更多 →

语义识别图元 图元展示 参数介绍 节点名称：标识节点名称。 描述：节点的详细说明信息。 上下文：用于筛选需要匹配的意图，提升匹配速度。 语义识别内容：需要进行语义识别匹配的具体内容，可以为字符串或当前节点之前已经有的变量，如果为空，表示直接识别客户的语音。 事件：表示如果在本流程

查看更多 →

迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

查看更多 →

可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

查看更多 →

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

查看更多 →

测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程

查看更多 →

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

查看更多 →

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（

查看更多 →

学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

查看更多 →

2D预标注 2D预标注当前支持目标检测、车道线检测和语义分割（混合）多种预标注功能。其中，目标检测主要用于鱼眼图片的预标注；语义分割（混合）不仅支持鱼眼图片，还支持普通图片的预标注；车道线检测能够快速标注车道线的位置和类别。 2D预标注默认使用服务内置的初始模型部署的在线服务，您

查看更多 →

格式和部分常见开源数据集格式，以下为各类别模型的数据集支持列表和示例。 目标检测2D 目标检测3D 目标追踪2D 目标追踪3D 语义分割2D 语义分割3D 车道线检测 分类 父主题： 模型评测

查看更多 →

范快速在平台展开标注。 人车类型图片标注任务 2.5D人车图片标注任务 点云标注任务 点云跟踪标注任务 车道线图片标注任务 语义分割图片标注任务 语义分割点云标注任务 2D3D关联标注任务 语音标注任务 文本标注任务 父主题： 标注服务

查看更多 →

务效率。 媒资图像标签 基于深度学习技术，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。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检

查看更多 →

语义识别业务请求接口 场景描述 获取意图模板的匹配情况。 接口方法 设置成“POST”。 URL https://IP:PORT/oifde/rest/api/speechrecognition 请求说明 表1 请求体参数 参数名称 数据类型 参数位置 必选/可选 描述 userId

查看更多 →

自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

查看更多 →