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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会转向设计，龙头韦尔随时可能新高，而猛股则可能是$紫光国微(SZ002049)$，即将历史新高主升浪。不管大盘是向上突破年线，还是向下二次探底，二季度拥抱核心科技都是最佳策略，即使大盘调整，核心科技的调整压力，也会明显低于大消费与农业。//@似水年华:回复@似水年华:大盘调整期间

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智能分类 功能介绍 智能分类识别服务可以一次性对同张图片中的多个卡证、票据进行检测和识别，并返回每个卡证、票据的类别及结构化数据。 应用场景 智能分类识别服务应用在身份认证、财务报销等多种场景，使用方便，有效提升数据录入效率。 场景一：卡证、发票混合识别 场景二：相同类型发票识别

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新建分类 使用说明 租户管理员可通过设置分类，将企业应用进行分类管理，也可以在门户首页通过分类进行筛选应用。 操作步骤 租户管理员参考如何登录Astro低代码平台中操作，登录Astro低代码平台。 在左侧导航栏中，选择“业务管理”。 在应用上架页签，单击“设置分类”。 在设置分类页面，单击“新增”。

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富文本 富文本 富文本编辑器（Multi-function Text Editor，简称MTE）是一种可内嵌于浏览器，所见即所得的文本编辑器，可满足文本样式、排版、插入图片、插入表格、插入链接等多样化设置。 在表单开发页面，从“基础组件”中，拖拽“富文本”组件至表单设计区域，如图1。

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文章分类 管理文章的分类，管理员可添加、编辑、删除文章分类。 在“知识”下拉菜单选择“知识”，进入 知识管理 界面。 单击“公告”>“文章分类”，单击“添加分类”。输入内容后单击“确定”，完成添加。 单击“添加子分类”，还可添加二级分类，更好管理企业知识内容。 父主题： 公告

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问答分类 管理问答的分类，管理员可添加、编辑、删除问答分类。 在“知识”下拉菜单选择“知识”，进入知识管理界面。单击“问答”> “分类”。可添加二级子分类。 父主题： 问答

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文本下载 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。 以下代码展示了如何进行文本下载： // 创建ObsClient实例 var obsClient = new ObsClient({

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Content:\n"); // 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：

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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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Boolean 是否开启返回体 内容审核 （默认不开启）。 有文本内容，则对文本进行内容审核； 有图片内容，则会对图片进行内容审核。 响应参数 状态码： 200 表7 响应Body参数 参数 参数类型 描述 id String 文本对话唯一标识符。 choices Array of choices

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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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分类设置 视频点播支持对上传的音视频文件进行分类，方便快速按分类进行音视频搜索。除了在控制台进行分类管理，您还可以通过API实现分类信息管理，具体请参见媒资分类接口。 使用限制 最多支持添加128个分类。 最多支持创建3级子类。 若未设置分类，上传的音视频默认归类在“其它”分类中。

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长度[0-255]。 category 是 String 工具分类，支持选项： "others”：其他 "qualitycontrol"：预处理 "basic"：基因组分析基础 "gatk"：GATK流程 "callvariant"：深度学习突变检测 "environment"：软件环境 new_category

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训练模型 选择训练数据后，基于已标注的训练数据，选择预训练模型、配置参数，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

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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：单张图像识别速度小于0.1秒。 内容审核-文本 内容审核-文本有以下应用场景： 电商评论筛查 审核电商网站产品评论，智能识别有色情等违规评论，保证良好用户体验。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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开发应用 通用文本分类工作流 根据工作流指引，开发文本分类服务，通过上传训练数据，训练生成文本预测分类模型，自主更新和调整模型精度，实现高精度的文本预测分类。 通用文本分类工作流 多语种文本分类工作流 根据工作流指引，开发非中文语种的文本分类服务，通过上传训练数据，训练生成文本预测分类

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标注质量对于最终的模型精度有极大的影响，标注过程中尽量不要出现误标情况。 文本分类对数据集的要求 文件格式要求为txt或者csv，文件大小不能超过8MB。 以换行符作为分隔符，每行数据代表一个标注对象。 文本分类目前只支持中文。 父主题： 准备数据

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bndbox [[0,10],[50,95]] 两个点组成，矩形的左上角为第一个点，矩形的右下角为第二个点(即第一个点x坐标一定小于第二个点的x坐标，第一个点y坐标一定小于第二个点的y坐标)。 polygon [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]]

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bndbox [[0,10],[50,95]] 两个点组成，矩形的左上角为第一个点，矩形的右下角为第二个点(即第一个点x坐标一定小于第二个点的x坐标，第一个点y坐标一定小于第二个点的y坐标)。 polygon [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]]

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