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id String 待创建Notebook实例的镜像，需要指定镜像ID，ID格式为通用唯一识别码（Universally Unique Identifier，简称UUID）。预置镜像的ID参考查询支持的镜像列表获取。
难例原因ID可选值如下： 0：未识别出任何目标物体。 1：置信度偏低。 2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 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。
难例原因ID可选值如下： 0：未识别出任何目标物体。 1：置信度偏低。 2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 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。
在创建的模型部署服务成功后，进行预测时，会自动识别预测类型。 创建模型时不填写apis。在创建的模型部署服务成功后，进行预测，需选择“请求类型”。“请求类型”可选择“application/json”或“multipart/form-data”。请根据元模型，选择合适的类型。
难例原因ID可选值如下： 0：未识别出任何目标物体。 1：置信度偏低。 2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 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。
难例原因ID可选值如下： 0：未识别出任何目标物体。 1：置信度偏低。 2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 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。
通过多数的现代编译器不会真的产生两个乘法的指令再将结果存储下来，取而代之的是会识别出语句的结构，并在编译时期将数值计算出来而不是运行时去计算（在本例子，结果为2,048,000）。
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id String 待创建Notebook实例的镜像，需要指定镜像ID，ID格式为通用唯一识别码（Universally Unique Identifier，简称UUID）。预置镜像的ID参考查询支持的镜像列表获取。
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名称：创建数据集名称，为方便后续创建物体检测项目选择对应的数据集，建议您的数据集名称具有可识别性。 描述：描述数据集详细信息。 图1 下载详情 确认无误后单击右下角“确定”。
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难例原因ID可选值如下： 0：未识别出任何目标物体。 1：置信度偏低。 2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 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。
# 下载代码 git clone https://gitee.com/mindspore/models.git -b v1.5.0 图2 下载后的模型包文件 下载花卉识别数据集。 本样例使用的数据集为类别数为五类的花卉识别数据集。
id String 待创建Notebook实例的镜像，需要指定镜像ID，ID格式为通用唯一识别码（Universally Unique Identifier，简称UUID）。预置镜像的ID参考查询支持的镜像列表获取。
难例原因ID可选值如下： 0：未识别出任何目标物体。 1：置信度偏低。 2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 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。
难例原因ID可选值如下： 0：未识别出任何目标物体。 1：置信度偏低。 2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 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。
model:list modelarts:model:get modelarts:model:create modelarts:trainJobInnerModel:list modelarts:workspace:get modelarts:workspace:list 使用智能标注
边缘节点ID数组，节点ID为IEF（智能边缘平台）的边缘节点ID，在IEF上创建边缘节点后可得到。 mapping_rule 否 Object batch服务类型可选。输入参数与csv数据的映射关系，仅当mapping_type为csv时需要填写。
否 Label的列表 import_annotated 用于导入智能标注结果的任务，是否导入原数据集中已标注的样本到待确认，默认值为"false"即不导入原数据集中已标注的样本到待确认。
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