获取对象内容 echo $resp ['Body']; 文本下载方式下返回结果中的Body是包含文本内容的GuzzleHttp\Psr7\StreamInterface对象。 文本下载过程中返回的错误码含义、问题原因及处理措施可参考OBS服务端错误码。 父主题： 下载对象

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量。 表1 文本参数说明 参数 说明 正文 设置固定文本的字体大小。 默认字号 设置固定文本的字号大小。 粗体 设置固定文本的是否为粗体。 斜体 设置固定文本的是否为斜体。 下划线 设置固定文本是否支持下划线。 文字颜色 设置固定文本的文本颜色。 背景色 设置固定文本的背景颜色。

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urbo即可。 租户部署模型服务 登录AI原生应用引擎，在左侧导航栏选择“模型中心 > 我的模型服务 > 我部署的”，model填写为对应模型服务的模型服务调用ID。 租户接入模型服务 登录AI原生应用引擎，在左侧导航栏选择“模型中心 > 我的模型服务 > 我接入的”，model填写为对应模型服务的模型服务调用ID。

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富文本 富文本组件为升级版的文本的输入，支持填写图文并茂的内容。 在表单开发页面，从“数据组件”中，拖拽“富文本”组件至表单设计区域，如图1。 图1 富文本 显示名称：该组件在页面呈现给用户的名称，可以设置为中文，也可以设置为英文。 行数：设置富文本默认行数，支持行高随内容自动调整。

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富文本 富文本是一种特殊的文本格式，比普通文本更加丰富多彩。富文本可以包含各种字体、颜色、大小、图像、链接、表格和视频等元素，使文本更加生动、有趣。富文本和单行文本输入、多行文本输入、文本呈现的效果，如图1所示。 图1 各文本组件效果呈现图 在表单设计页面，从“常用控件”中，拖拽

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创建自动学习项目有个数限制吗？ ModelArts自动学习，包括图像分类项目、物体检测项目、预测分析项目、声音分类和文本分类项目。您最多只能创建100个自动学习项目。 父主题： 创建项目

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_mb 服务从内存池分配的共享内存 mb sap_hanadb_memory_service_shared_used_size_mb 服务从内存池分配已使用的共享内存 mb sap_hanadb_memory_service_shared_used_percent 服务从内存池分

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资源分类 管理员可以在此进行资源分类的设置，该分类贯穿企业大学学习、考试、测评、调研等不同使用场景，将企业的知识储备按一定依据（如：业务类型或职能等）划分为不同的类目以便于管理。学员可以通过资源分类快速筛选感兴趣的内容自行学习。 入口展示 图1 入口展示 新建资源分类 操作路径：

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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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创建图像分类项目 ModelArts自动学习，包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏选择“开发空间 > 自动学习”，进入自动学习页面。

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创建声音分类项目 ModelArts自动学习，包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“开发空间>自动学习”，进入新版自动学习页面。

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用于训练文本分类模型。 前提条件 已在 自然语言处理 套件控制台选择“多语种文本分类工作流”新建应用，并选择训练数据集，详情请见选择数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面，勾选模型训练所使用的“预训练模型”，并配置训练参数，开始训练模型。 预训练模型 当前服务提供预置预

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文本搜索类型 GaussDB (DWS)提供了tsvector和tsquery两种数据类型用于支持全文检索。tsvector类型表示为文本搜索优化的文件格式，tsquery类型表示文本查询。 tsvector tsvector类型表示一个检索单元，通常是一个数据库表中的一行文本字段或者这些字段的组合。

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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

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算法基本原理 分身数字人声音制作算法是指使用深度学习算法生成数字人声音模型，再使用该模型通过输入文字生成数字人语音的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人语音音频 。 算法原理：通过深度学习算法，学习真人语音音频生成数字人声音模型，通过该模型，输入文本生成数字人语音。 输出结果：接近真人音色的数字人语音。

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，用于训练文本分类模型。 前提条件 已在自然语言处理套件控制台选择“通用文本分类工作流”新建应用，并选择训练数据集，详情请见选择数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面，勾选模型训练所使用的“预训练模型”，并配置训练参数，开始训练模型。 预训练模型 当前服务提供预置预

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，具体操作流程请参见申请服务和认证鉴权章节。 用户首次使用需要先申请开通。服务只需要开通一次即可，后面使用时无需再次申请。如未开通服务，调用服务时会提示ModelArts.4204报错，请在调用服务前先进入控制台开通服务，并注意开通服务区域与调用服务的区域保持一致。 URI URI格式

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文本上传 开发过程中，您有任何问题可以在github上提交issue，或者在华为云对象存储服务论坛中发帖求助。接口参考文档详细介绍了每个接口的参数和使用方法。 文本上传用于直接上传字符串。您可以通过ObsClient->putObject直接上传字符串到OBS。 本示例用于上传字符串“Hello

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动态文本 图片组件允许文本内容根据数据交互的变化而实时更新，提供更加个性化和互动的体验。 在左侧组件区域，从“常用控件”中，选择“动态文本”组件，并拖拽至设计区，如图1所示。 图1 拖拽动态文本组件到设计区并设置属性 基础配置 文本设置：设置文本内容的字体、大小和颜色等。 水平对

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max_tokens 否 Integer 生成文本的最大token数量。 输入的文本加上生成的文本总量不能超过模型所能处理的最大长度。 最小值：1 最大值：不同模型支持的token长度，请参见《产品介绍》“模型能力与规格 > 盘古NLP大模型能力与规格”章节。 缺省值：默认部署时token

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文本解析 解析Nginx日志 提取字符串动态键值对 解析 CS V格式日志 加工复杂JSON数据 解析与更新JSON数据 父主题： 日志加工（邀测）

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