中文文本二分类 深度学习 更多内容
  • 自动学习简介

    署。 当前自动学习支持快速创建图像分类、物体检测、预测分析、声音分类文本分类模型的定制化开发。可广泛应用在工业、零售安防等领域。 图像分类:识别图片中物体的类别。 物体检测:识别出图片中每个物体的位置和类别。 预测分析:对结构化数据做出分类或数值预测。 声音分类:对环境中不同声音进行分类识别。

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  • 文本

    了溢出滚动后,此配置项才生效 文本样式 字体:设置文本的字体。 字号:设置文本的字号。 文本间距:设置文本文本间距 颜色:设置文本的字体颜色。 字体粗细:设置文本的字体粗细。 对齐方式:设置文本的对齐方式,可以设置为左侧、右侧、水平居中。 行高:输入数值或拖动,调整文字的每一行之间的间距。

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  • 文本

    文本 词云 时间轴 通用表格 基础表格 趋势 搜索框 下拉选择框 日历组件 翻牌器 时间展示 时间翻牌器 里程碑 排行榜 天气 文本编辑 复选框 日期选择器 指标 标题 树状下拉框 多趋势 树状表格 高级表格 父主题: 组件介绍

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  • 文本

    文本 文本是一种样式组件,可以为这个区域设置一个标题等类似文字,用户不会提交数据。文本和单行文本输入、多行文本输入、富文本呈现的效果,如图1所示。 图1 各文本组件效果呈现图 图2 拖拽文本组件到设计区并设置属性 状态:设置字段的状态,如普通和隐藏。 普通:设置为普通后,页面上该字段可正常显示,且可进行配置。

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  • 中文支持问题

    若调用SDK接口时涉及到部分字段包含中文后报错的问题,如description字段,请在python文件头部添加“# -*- coding: utf-8 -*- ”,具体做法请参考Python使用UTF-8编码。

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  • 文本

    文本 标题 文本 词云 时间器 表格轮播 数字翻牌器 跑马灯 轮播列表柱状图 键值表格 矩形树图 父主题: 组件指南

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  • 文本

    文本 文本是一种样式组件,可以为这个区域输入并显示多行文本内容。 在左侧组件区域,选择“文本”组件,并拖拽至设计区域,如图1所示。 图1 拖拽文本组件到设计区并设置属性 基础配置 内容设置:输入具体的文本内容。输入内容不得超过512个字符。 文本设置:设置文本内容的字体、大小和颜色等。

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  • 分类

    分类 添加节点 编辑节点 管理属性 布局属性 生效节点 失效节点 删除节点 父主题: 数据模型管理

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  • 华为企业人工智能高级开发者培训

    介绍语音预处理, 语音合成 语音识别 服务 自然语言处理 实验 介绍中文文本分词、TF-IDF特征处理、Word2Vec、Doc2Vec,自然语言处理和 对话机器人服务 ModelArts平台开发实验 介绍自动学习、数据管理、深度学习预置算法、深度学习自定义基础算法和进阶算法 本培训为线下面授形式,培

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  • 分类

    分类 Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1628568066600 | +--- 1628568066600.jpg | +--- 1628568066600.json +--- 1628654064999 | +--- 1628654064999.jpg

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  • 图片类加工算子能力清单

    数据过滤 图文文本长度过滤 过滤文本长度不在“文本长度范围”内的图文对。一个中文汉字或一个英文字母,文本长度均计数为1。 图文文本语言过滤 通过语种识别模型得到图文对的文本语种类型,“待保留语种”之外的图文对数据将被过滤。 图文去重 基于结构化图片去重 判断相同文本对应不同的图片数据是否超过阈值,如果超过则去重。

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    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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  • 创建纵向联邦学习作业

    在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮,编辑“作业名称”等相关参数,完成后单击“确定”。 目前,纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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  • 深度诊断ECS

    登录管理控制台,进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列,单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 (可选)在“开通云运维中心并添加权限”页面,阅读服务声明并勾选后,单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务,则会显示该页面。 在“深度诊断”页面,选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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  • 文本

    转义符“\”的变参不会被替换,例如文本组件内容为“\{1}{1\}{\1}”,预览页面后效果为“{1}{1}{1}”。连续两个转义符时,则第个转义符失效,变参会被替换,例如文本组件内容为“\\{2}”,预览页面后效果为“\变量值”。 图4 文本中变量配置 图5 预览页面效果 数据

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  • 文本

    溢出滚动:勾选后,如果文本溢出,会自动滚动播放。 滚动时间:输入数值或单击,设置文本滚动的时间。只有当勾选了溢出滚动后,此配置项才生效。 文本样式 分割符:设置文本的分割符。 字体:设置文本的字体。 字号:设置文本的字号。 文本间距:设置文本文本间距 颜色:设置文本的字体颜色。 字体粗细:设置文本的字体粗细。

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  • 标注图像分类数据

    添加标签:在“标签名”右侧文本框中,选择已有标签或输入新的标签名,然后单击,为选中图片增加标签。 修改标签:在“选中文件标签”区域中,单击操作列的编辑图标,然后在文本框中输入正确的标签名,然后单击确定图标完成修改。 图5 编辑标签 删除标签:在“选中文件标签”区域中,单击操作列的删除该标签。

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  • 使用自动学习实现零代码AI开发

    使用自动学习实现零代码AI开发 自动学习简介 使用自动学习实现图像分类 使用自动学习实现物体检测 使用自动学习实现预测分析 使用自动学习实现声音分类 使用自动学习实现文本分类 使用窍门

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  • ModelArts

    一、华南-广州、中国-香港、亚太-曼谷、亚太-新加坡、亚太-雅加达、拉美-墨西哥城、拉美-圣保罗一 部署为批量服务 镜像管理 ModelArts为用户提供了多种常见的预置镜像,但是当用户对深度学习引擎、开发库有特殊需求场景的时候,预置镜像已经不能满足用户需求。ModelArts

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  • 算法备案公示

    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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  • 创建自动学习项目有个数限制吗?

    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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