Recognition），基于深度学习技术，可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。更多介绍，请参见https://support.huaweicloud.com/image/index.html。 图像搜索服务 图像搜索（

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task_type 是 Integer 标注任务的类型。可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测 3: 图像分割 100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组 200：声音分类 201：语音内容 202：语音分割 400：表格数据集 600：视频标注 900：自由格式 description

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Python示例 本章节主要介绍通过Python语言的MongoDB客户端连接集群实例的方法。 前提条件 连接数据库的 弹性云服务器 必须和DDS实例之间网络互通，可以使用curl命令连接DDS实例服务端的IP和端口号，测试网络连通性。 curl ip:port 返回“It looks

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Python文件 可以使用该配置来运行任意Python文件。 要在没有手动创建启动配置的时候快速运行Python文件，可以在资源管理器右键单击该文件或其代码编辑器中右键单击，从上下文菜单中选择“在终端中运行 Python 文件“。CodeArts IDE会自动为此文件创建Python

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Python模块 您可以使用该配置来运行任意Python模块。 启动配置属性 启动配置示例 父主题： 启动配置

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Python类型 APM支持的Python类型 APM支持Python类应用，目前已支持多种主流框架、web 服务器 、通讯协议、数据库等，可实现应用轻松接入。 表1 skywalking探针Python组件和框架 探针类型 组件 版本 skywalking探针 aiohttp 3.7+

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Python示例 本章节主要介绍使用Python语言连接单节点实例的方法。 前提条件 连接数据库的弹性 云服务器 必须和DDS实例之间网络互通，可以使用curl命令连接DDS实例服务端的IP和端口号，测试网络连通性。 curl ip:port 返回“It looks like you

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供了多款支持昇腾系列的神经网络算法。其中Ascend Snt9系列可为用户解决图像分类和物体检测两大类模型训练场景；Ascend Snt3系列可应用于图像分类、物体检测、图像分割、NLP等常用深度学习领域高性能推理场景。同时，使用MindSpore开发的模型可直接在ModelArts平台完成训练和推理。

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目前只有“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”类型的数据集支持导出功能。 “图像分类”只支持导出txt格式的标注文件。 “物体检测”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件。 “图像分割”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件以及Mask图像。 导出数据到OBS

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4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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com/kubeflow/examples.git 安装python3。 wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.8/Python-3.6.8.tgz tar -zxvf Python-3.6.8.tgz cd Python-3.6.8 ./configure

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4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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对范围分区表分割分区 使用ALTER TABLE SPLIT PARTITION可以对范围分区表分割分区。 例如，假设范围分区表range_sales的分区date_202001定义范围为['2020-01-01', '2020-02-01')。可以指定分割点'2020-01-1

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语义分割图片标注任务 语义分割任务是指根据标注规范将待标注图片中出现的天空、道路、车辆等类标注物进行标注。 图1 语义分割图片标注任务 绘制对象 绘制多边形。 选择左侧工具栏多边形按钮，（快捷键4，非小键盘）绘制多边形。 图2 绘制多边形 选择标注。 标注列表页选择符合的标注。 图3

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对间隔分区表分割分区 对间隔分区表分割分区的命令与范围分区表相同。 对间隔分区表的间隔分区完成分割分区操作之后，源分区之前的间隔分区会变成范围分区。 例如，创建如下间隔分区表，并插入数据新增三个分区sys_p1、sys_p2、sys_p3。 CREATE TABLE interval_sales

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4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面，单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面，卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】，弹出课程的详情页面，可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题： 实施步骤

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Recognition），基于深度学习技术，可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。更多介绍，请参见https://support.huaweicloud.com/image/index.html。 图像搜索服务 图像搜索（

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python模板 # -*- coding:utf-8 -*- import json def handler (event, context): return { "statusCode": 200, "isBase64Encoded":

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Python示例 本章节主要介绍通过Python语言的MongoDB客户端连接集群实例的方法。 前提条件 连接数据库的弹性云服务器必须和DDS实例之间网络互通，可以使用curl命令连接DDS实例服务端的IP和端口号，测试网络连通性。 curl ip:port 返回“It looks

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Python示例 本章节主要介绍使用Python语言连接副本集实例的方法。 前提条件 连接数据库的弹性云服务器必须和DDS实例之间网络互通，可以使用curl命令连接DDS实例服务端的IP和端口号，测试网络连通性。 curl ip:port 返回“It looks like you

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