自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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自动学习 AI要规模化走进各行各业，必须要降低AI模型开发难度和门槛。当前仅少数算法工程师和研究员掌握AI的开发和调优能力，并且大多数算法工程师仅掌握算法原型开发能力，缺少相关的原型到真正产品化、工程化的能力。而对于大多数业务开发者来说，更是不具备AI算法的开发和参数调优能力。这导致大多数企业都不具备AI开发能力。

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查询国家或者城市编码 功能介绍 查询国家或者城市编码。 URI URI格式 POST /softcomai/datalake/collection/v1.0/countryCityCode/search 参数说明 无。 请求 请求样例 https://ip:port/dataco

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生成数字资产编码 根据集合标识符和数字资产编号生成数字资产编码，同样具备唯一性，可用于可视化展示和DAC产品页核验。 调用方法 public function generateAssetID(string $collectionIndex, string $tokenId) throws

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业务编码生成器 新增模型业务编码 父主题： 数据建模引擎

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099 直行和向左转弯（TravelStraightOrTurnLeft） 99 标志标牌（TrafficSign） 100 100 直行和向右转弯（TravelStraightOrTurnRight） 100 标志标牌（TrafficSign） 101 101 向左和向右转弯（TurnLeftOrRight）

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生成SHA512编码 函数名 $sha512(StringA) 参数说明 StringA：待编码的字符串。长度不大于256个字节，可包含特殊符号!*'();:@&=+$,/?#[]-.~%<>_|{}`^。 功能说明 实现对字符串进行SHA512编码。其中，参数A支持以下几种类型：

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编码发生器API 功能介绍 调用编码生成器，生成编码。 URI POST /unidata/public/api/v1/geninfo/createExternalGen 请求参数 表1 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 genCode 是 String 生成器代码

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国标交通事件编码 序号 交通事件中英文名称 事件编码/eventType 分类/eventClass 1 交通事故（Accident） 100 异常路况（AbnormalTraffic） 2 车辆故障（VehicleBreakDown） 101 异常路况（AbnormalTraffic）

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生成Base64编码 函数名 $encode_base64(StringA) 参数说明 StringA：待编码的字符串。长度不大于256个字节，可包含特殊符号!*'();:@&=+$,/?#[]-.~%<>_|{}`^。 功能说明 实现对字符串进行Base64编码。其中，参数A支持以下几种类型：

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管理，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过“

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生成数字资产编码 根据集合标识符和数字资产编号生成数字资产编码，同样具备唯一性，可用于可视化展示和DAC产品页核验。 调用方法 GenerateAssetID(collectionIndex, tokenId string) string 参数说明 参数 类型 说明 collectionIndex

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生成数字资产编码 根据集合标识符和数字资产编号生成数字资产编码，同样具备唯一性，可用于可视化展示和DAC产品页核验。 调用方法 public String generateAssetID(String collectionIndex, String tokenId) throws

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源库编码方式检查 GeminiDB Redis出云迁移场景 表1 源库编码方式检查 预检查项 源库编码方式检查。 描述 源数据库内核编码方式是否支持数据复制功能。 不通过提示及处理建议 不通过原因：源数据库内核编码版本不支持数据复制功能。 处理建议：当前内核编码版本不支持数据复制功能，请联系GeminiDB

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gbdt编码模型应用 概述 利用训练好的gbdt分类模型对输入的特征进行离散化处理。对每棵树的叶子节点进行编码，预测的时候遍历到叶子节点对应位置的编码为1，该树其余节点的编码为0。该节点主要用于读取gbdt编码模型训练阶段保存的模型，并对数据进行离散化编码。 输入 参数 子参数 参数说明

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应用进程控制”，进入“应用进程控制”界面。 选择“白名单策略”页签。 单击策略状态为“学习完成，未生效”的策略名称，进入“策略详情”界面。 选择“进程文件”页签。 单击待确认进程数量，查看待确认进程。 图1 查看待确认进程 根据进程名称和进程文件路径等信息，确认应用进程是否可信。 在已确认进程所在行的操作列，单击“标记”。

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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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必备的知识和技能。 培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识

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数字人语音驱动算法是指使用深度学习将语音转换成3D数字人表情和肢体驱动数据的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：语音音频数据。 算法原理：通过深度学习算法，提取语音音频中的特征，并转化为表情驱动的表情基系数。 输出结果：表情基系数。 应用领域：应用于3D数字人文本和语音驱动场景，包括

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横向联邦学习场景 TICS 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

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自动学习和订阅算法有什么区别？ 针对不同目标群体，ModelArts提供不同的AI开发方式。 如果您是新手，推荐您使用自动学习实现零代码模型开发。当您使用自动学习，系统会自动选择适合的算法和适合的参数进行模型训练。 如果您是AI开发进阶者，通过订阅算法进行模型训练有更多算法上的选择，并且您可以自定义训练所需的参数。

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