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当目录下存在对应的txt文件时，以txt文件内容作为图像的标签。 示例如下所示，import-dir-1和import-dir-2为导入子目录。 dataset-import-example ├─import-dir-1 │ 10.jpg │ 10.txt
jackson.datatype.jsr310.JavaTimeModule 用户本地工程引入了jackson框架，和华为云sdk引入的jackson框架冲突了，导致会报找不到某个类，建议客户在本地引入bundle包报来避免出现依赖冲突。 <dependency> <groupId>com
是主观的理解或解释，不能修改原文的任何符号、字词和格式”， 如果使用“请阅读上述文档，并生成以下问题答案”，“生成”一词不是很恰当，模型会引入一些外部知识。 例如，在构造泛化问题的任务中，需要基于原问题改写为相同含义的问题，而不是生成相似的问题。当提示词使用“请生成10个跟“手机
值为cn-southwest-2 } } } } Python import requests import json url = "https://iam.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/v3/auth/tokens"
可以选择“全局服务资源”，即服务部署时不区分区域，访问全局级服务，不需要切换区域，全局服务不支持基于区域项目授权。如对象存储服务（OBS）、内容分发网络（CDN）等。 选择完成后，单击“确定”。 图4 设置最小授权范围 单击“完成”，完成用户组授权。 图5 完成授权 创建盘古子用户 使用主账号登录IAM服务控制台。
模型中引入新要素，需要使用训练（重新训练模型）。在重训配置参数时，您可以选择新要素进行训练。请注意，所选的数据集必须包含您想要添加的新要素。此外，您还可以通过训练更改所有的模型参数，以优化模型性能。 微调：微调是将新数据应用于已有模型的过程。它适用于不改变模型结构参数和引入新要素
"cnop"}。 peilin噪音通过对输入数据（比如空间坐标）进行随机扰动，让模拟出的天气接近真实世界中的变化。 cnop噪音通过在初始场中引入特定的扰动来研究天气系统的可预报性，会对扰动本身做一定的评判，能够挑选出预报结果与真实情况偏差最大的一类初始扰动。这些扰动不仅可以用来识别
噪两种方式。 Peilin噪音通过对输入数据（比如空间坐标）进行随机扰动，让模拟出的天气接近真实世界中的变化。 CNOP噪音通过在初始场中引入特定的扰动来研究天气系统的可预报性，会对扰动本身做一定的评判，能够挑选出预报结果与真实情况偏差最大的一类初始扰动。这些扰动不仅可以用来识别
input1 + input2, } return res 复杂逻辑判断示例代码。 def main(args: dict) -> dict: import re # 注意在输入参数中定义input1参数 input1 = args.get('input1') # 判断是否满足要求：非空、以字母开头、只包含数字字母下划线
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