分割线 分割线为样式型组件，用于分割字段，起装饰作用。 在左侧组件区域，选择“分割线”组件，并拖拽至设计区域，如图1所示。 图1 拖拽分割线组件到设计区并设置属性 基础配置 文本：设置分割线上显示的文字。输入内容不得超过32个字符。 分割线样式：选择分割线的样式，如虚线、点线、双线或实线。

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模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务

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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。

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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。

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语义相似距离 概述 计算距离某个向量最近的k个向量集合。这些向量通常是通过算法生产的包含语义的向量（例如word2vec生产的词向量，或者doc2vec生产的文章向量）。可以用于寻找和一个单词或者一篇文章相似的单词或者文章。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe

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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问题分析与发挥NPU的能

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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

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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。

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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。

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单击“开始识别”，生成相关返回值。2D预标注支持的标注类别详见2D预标注类别列表。 目标检测 图4 生成返回值 车道线检测 图5 生成返回值 语义分割（混合） 图6 生成返回值 2D预标注相关操作 2D预标注还可以进行以下操作。 表1 2D预标注相关操作 任务 操作步骤 修改当前生效的在线服务

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单击图标，运行“使用CMF算法迁移数据”代码框内容。 生成源 数据实例 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 生成数据 > 生成源数据实例”。界面新增“生成迁移后的源数据实例”内容。 对应参数说明，如表6所示。 表6 生成迁移后的源数据实例参数说明 参数 参数说明 数据集 迁移后源数据对应的数据集。

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）。 项目规则 图6 项目规则 可见范围： 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

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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模板，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

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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语音分割 语音分割是对语音进行分段标注。 由于模型训练过程需要大量有标签的音频数据，因此在模型训练之前需对没有标签的音频添加标签。通过ModelArts您可对音频添加标签，快速完成对音频的标注操作，也可以对已标注音频修改或删除标签进行重新标注。 音频标注涉及到的标注标签和声音内容只支持中文和英文，不支持小语种。

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的作业类型中下拉选择对应类型的标注作业。（仅物体检测与图像分割支持快速复核功能） 在物体检测类型的标注作业列表，单击标注作业名称，进入标注详情页。 单击“已标注”页签的“快速复核”，进入复核页面，对标注结果进行确认。 图6 进入快速复核 快速复核，支持您按照标签批量复核。 在复核

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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

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自由模式：可以不按顺序学习课件，可随意选择一个开始学习 解锁模式：设置一个时间，按时间进程解锁学习，解锁模式中暂时不支持添加线下课和岗位测评 图4 选择模式 阶段任务 图5 阶段任务 指派范围：选择该学习任务学习的具体学员 图6 指派范围1 图7 指派范围2 设置：对学习任务进行合格标准、奖励等设置

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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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个人中心页面（我的岗位、我的技能） 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入到课程详情页面。可以按“进行中、已完成，必修，选修”过滤，可以按课程标题搜索 图6 我的学习的数据列表页面 课程的详情页面，可以直接开始学习； 每个课程有多个章节，可以开始学习具体的每个章节。目前支持视频、PDF两种格式的课程。

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标注样例 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

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