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。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”，进入应用开发的“模型评估”步骤，详细操作指引请参见评估模型。 父主题： 刹车盘识别工作流

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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。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”，进入应用开发的“模型评估”步骤，详细操作指引请参见评估模型。 父主题： 零售商品识别工作流

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在“数据绑定”中，单击“值（value）绑定”中的，进入选择模型页面。 单击“新增模型”，进入新增模型页面。 设置模型名称与来源，单击“下一步”。 图3 定义模型 AstroZero支持自定义、对象、服务和事件四类模型，每类模型都包含参数定义和方法定义。方法是在模型上定义的API，通常会在前台组件关联的

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在“属性”下拉框中，选择容器的某个属性。 在模型字段中，单击，进入选择模型页面。 单击“新增模型”，进入新增模型页面。 设置模型名称与来源，单击“下一步”。 AstroZero支持自定义、对象、服务和事件四类模型，每类模型都包含参数定义和方法定义。方法是在模型上定义的API，通常会在前台组件

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空三是以重投影残差最小化为目标重新求解相机成像时的位置和姿态。 纹理Mesh模型 可量测的、具备实景纹理信息的连续三角面片模型。 显式辐射场Mesh模型 纹理与真实图像相似度优于80%的纹理Mesh模型，具备光照变化效果。

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管理主机安全风险，实时发现黑客入侵行为，以及满足等保合规要求。 Web应用防火墙 WAF：对网站业务流量进行多维度检测和防护，结合深度机器学习智能识别恶意请求特征和防御未知威胁，全面避免网站被黑客恶意攻击和入侵。

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使用常用框架的元模型创建AI应用 针对使用常用框架完成模型开发和训练的场景，可以将您的模型导入至ModelArts中，创建为AI应用，进行统一管理。 1、如果您是在ModelArts中训练得到的模型，可直接从训练中导入模型。 2、如果您在本地或其他平台训练得到模型，可先将模型上传至OBS，再从OBS中导入模型。

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车牌识别 功能介绍 识别输入图片中的车牌信息，并以JSON格式返回其坐标和内容。 该接口的使用限制请参见约束与限制，详细使用指导请参见OCR服务使用简介章节。 图1 车牌示例图 支持车牌信息、车牌颜色识别，支持双行车牌识别，支持单张图片内多个车牌识别。 目前支持车牌类型含小型汽车

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输入值为护照颁发国的国家码，根据国家码选择对应的护照识别服务。 若输入中未选此字段，服务会根据自己识别判断的护照类型匹配相应的护照识别服务。 若选择值为“GENERAL”，则选择护照机器码识别。 若选择值为“CHN”，则选择中国护照全字段识别。 响应参数 根据识别的结果，可能有不同的HTTP响应状态码（status

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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 F1值是模型精确率和召回率

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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。 f1：F1值

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名人识别 功能介绍 分析并识别图片中包含的敏感人物、明星及网红人物，返回人物信息及人脸坐标。 前提条件 使用名人识别服务之前需要您完成服务申请和认证鉴权。 图像识别服务属于公有云服务，线上用户资源共享，如果需要多并发请求，请提前联系我们。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API

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标签识别 功能介绍 对用户传入的图像可以返回图像中的物体名称、所属类别及置信度信息。 前提条件 使用标签识别服务之前需要您完成服务申请和认证鉴权。 图像识别服务属于公有云服务，线上用户资源共享，如果需要多并发请求，请提前联系我们。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API

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在左侧导航树中，选择“敏感数据识别 > 识别任务”，进入“识别任务”界面，如图4所示。 图4 识别任务列表 单击目标任务“操作”列的“识别结果”，进入“结果明细”界面，如图5所示。 图5 识别结果明细 单击界面左上角“生成结果文件”，进入“生成结果文件”弹框，如图6所示。 “识别任务”：对应的扫描任务名称。

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是 String 表示客户端结束识别请求，参数值设置为END。 cancel 否 Boolen 是否取消返回识别结果。 true：表示取消识别，也即丢弃识别中和未识别的语音数据并结束，不返回剩余的识别结果。 false：表示继续处理识别中和未识别的语音数据直到处理完所有之前发送的数据。

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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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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，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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在“数据绑定”中，单击“值（value）绑定”中的，进入选择模型页面。 单击“新增模型”，进入新增模型页面。 设置模型名称与来源，单击“下一步”。 图2 定义模型 AstroZero支持自定义、对象、服务和事件四类模型，每类模型都包含参数定义和方法定义。方法是在模型上定义的API，通常会在前台组件关联的

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图1 进入自动学习 在您需要的自动学习项目列表中，单击“创建项目”，进入创建自动学习项目界面。 图2 自动学习列表 在创建自动学习项目页面，计费模式默认“按需计费”，参考表1填写相应参数。 表1 参数说明 参数 说明 “名称” 项目的名称。 名称只能包含数字、字母、下划线和中划线，长度不能超过32位且不能为空。

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"event_set":[] } } JSON格式说明 字段 类型 说明 event_type Uint64 快速标识蓝藻识别算法的输出消息类型。 蓝藻识别事件其值固定为34078721，对应16进制为 0x 0000 0000 0208 0001. task_id String

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