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导入和预处理训练数据集 参考TensorFlow官网的教程，创建一个简单的图片分类模型。 查看当前TensorFlow版本，单击或者敲击Shift+Enter运行cell。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 from __future__ import absolute_import
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
首次出现请检查您的账户是否欠费。如果账号状态正常。请针对不同类型的作业进行排查。 针对图像分类、声音分类、文本分类的作业，排查思路请参见确保OBS中的数据存在、检查OBS的访问权限、检查图片是否符合要求。 针对物体检测作业，排查思路请参见确保OBS中的数据存在、检查OBS的访问权限、检查图片是否符合要求、检查标注框是否符合要求（物体检测）。
什么是商标分类？商标分类共有多少类别？ 商标分类是指《商标注册用商品和服务国际分类》，也称《尼斯分类》，共有45个类别，其中1-34类为商品类别，35-45类为服务类别。 《商标注册用商品和服务国际分类》是根据1957年6月15日由尼斯外交会议达成的一项协定（尼斯协定）制定的，我国于
Editor，可以在里面编辑和运行cell。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
通过查看学员培训进度，监控学员学习状态 操作路径：培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据 自学记录统计的是学员在知识库进行自学的学习数据 统计数据统计的是具体培训资源（实操作业、考试等）的学员学习数据 父主题： 培训管理
MacLimitMaxMac 配置的可以学习到的最大数。 L2IfPortName 接口名。 对系统的影响 不再学习新的MAC。 可能原因 端口、VLAN、VSI习到的MAC数达到设置的mac数。 处理步骤 请根据告警显示信息判断告警是从端口、VLAN、VSI上报的。 可根据用户的组网情况进行如下处理：
支持的参数请参考表1。 表1 常规配置参数 算法类型 参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度
在ModelArts自动学习中，如何进行增量训练？ 在自动学习项目中，每训练一次，将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时（如对训练精度不满意），您可以适当增加高质量的数据，或者增减标签，然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。
图6 我的学习的数据列表页面 课程的详情页面，可以直接开始学习； 每个课程有多个章节，可以开始学习具体的每个章节。目前支持视频、PDF两种格式的课程。 图7 单个课程的详情页面 学习视频章节时，支持视频的竖屏、横屏播放。 每个章节学习到最后的时候，会提示“第X章节完成学习”，该章节会自动变成完成状态。
携带正确的ID，正常使用OCR服务，账单的企业项目会被分类到企业ID对应的企业项目中。 携带格式正确但不存在的ID，正常使用OCR服务，账单的企业项目会显示对应不存在的企业项目ID。 不携带ID或格式错误ID（包含特殊字符等），正常使用OCR服务，账单的企业项目会被分类到"default"中。 表4 请求Body参数
查询指定分类信息 功能介绍 查询指定分类信息，及其子分类（即下一级分类）的列表。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1.0/{project_id}/asset/category
epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
在ModelArts自动学习中模型训练图片异常怎么办？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明
Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类
通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。 Authorization 否 String 使用AK/SK方式认证时必选，携带的鉴权信息。 X-Sdk-Date 否 String 使用AK/SK方式认证时必选，请求的发生时间。 响应参数 状态码：400 表4 响应Body参数
description 否 String 分类描述。 create_user 否 String 分类创建者。 create_time 否 Number 分类创建时间。 update_time 否 Number 分类更新时间。 update_user 否 String 分类更新者。 guid 否 String
对应绑定迁移前目标数据设置的目标操作流变量名。 根据实际源数据集和目标数据集标签列的值修改左侧代码区域中“# Select data from dataframe”下SX、SY和TX的值。 单击图标，运行“评估迁移算法”代码框内容。 迁移操作 当前系统支持的迁移算法有：CMF、CORAL
偏移量，表示从此偏移量开始查询，偏移量不能小于0 最小值：0 最大值：100 缺省值：0 limit 否 Integer 每页显示的条目数量，不能小于1或大于1000 最小值：1 最大值：1000 缺省值：15 sort 否 String 指定查询排序 缺省值：created_time:DESC fuzzy_label
表1 离散值评估结果包含指标说明 参数 说明 recall：召回率 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
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