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TensorFlow Object-detection API : 这个API的目的是创建一个能够在单个图像中定位和识别多个对象的精确机器学习模型，这在仍然是计算机视觉领域仍然是一个核心挑战。该API是在tensorflow上构造的开源框架，易于构建、训练和
产数据识别情况。 表3 资产信息 参数名称 来源 说明 资产总数 高、中、低风险资产总和。 - 风险资产数 高、中风险资产总和。 - 安全资产数 低风险资产数。 - 敏感字段总数/总字段数 敏感数据识别。 统计敏感数据列总数/列的总数。 敏感文件数/总文件数 敏感数据识别。 统计
规则，用户还可以自定义规则库，满足各种个性化需求。支持使用 正则表达式、通配符 来匹配字段名自定义 mock 规则。 8、生成在线接口文档 Apifox 项目可“在线分享” API 文档，分享出去的 API 文档可设置为公开或需要密码访问，非常方便与外部团队协作。 体验地址：https://www
支持Key黑名单，一键熔断高危业务用法，避免实例整体受到影响 慢日志 支持 支持，日志信息更详细 大Key诊断 不支持 支持大Key在线分类诊断 热key诊断 支持 支持热key在线诊断 成本 使用成本 数据全量存储在内存中，成本高 相同规格下，一般可节约30%左右成本 用户可根据业务需要，分别独
出现ModelArts.XXXX类型的报错，表示请求在Dispatcher出现问题而被拦截。 常见报错： 在线服务预测报错ModelArts.4302 在线服务预测报错ModelArts.4206 在线服务预测报错ModelArts.4503 当使用推理的镜像并且出现MR.XXXX类型的错误时
该API属于Workspace服务，描述: 该接口可获取某一计算机在一段时间段(范围:1小时到30天)的数据信息(例如CPU占用率、内存占用率、用户的在线时间段等),最长数据保存时间不能超过180天。接口URL: "/v2/{project_id}/desktop-monitor/{desktop_id}"
按照实验室左侧的操作前提分别进行下面两个操作： 导入模型 部署在线服务（这一步和左边操作里面的提示不太一致，可以按照下面图片里面的步骤进行部署） 发起预测 点击刚刚部著上线（已完成部署）的在线服务名称，进入服务详情,点击“预测”标签，在此可进行在线预测,如下图所示。 操作:选择预测图片文件，
人工智能 【实验型】基于深度学习算法的语音识别 【实验型】使用ModelArts中开发工具学习Python（初级） 【实验型】使用ModelArts中开发工具学习Python（高级） 【实验型】基于ModelArts JupyterLab在线调优钢筋检测 【实验型】基于ModelArts实现行人检测模型训练和部署
数据治理：海量数据治理及支持数据动态应用技术研究； 算力网络仿真：算力网络仿真核心算法研究； 基础设施仿真：数据中心制冷系统CFD仿真、电力系统仿真； 智能孪生：动态孪生，意图识别，自治系统研究； 3、掌握DL领域常用的算法模型原理，有AI相关的项目经验； 4、掌握Java/Python以及TensorFlow/Py
o-resource-obs（实际桶名称以部署指定参数为准），上传图片文件。 暂不支持OBS上传KMS加密的图片文件。 图像内容审核 支持识别处理JPG、PNG、JPEG、WEBP、GIF、TIFF、TIF、HEIF格式的图片。 图像各边的像素大小在20到6000px之间。 图片
文档翻译状态查询 功能介绍 该接口用于获取文档翻译识别状态以及临时url，临时url可以用于获取翻译后的文档，每个临时url有效期为十分钟。 本API调用限制为20次/秒。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 前提条件 在使用本API之前，需要您完成服务申请和认
了解客户整体数据资产及其关系：通过调研，可以深入探究客户不同业务系统间的数据资产，并揭示数据之间的相关性和相互影响。 识别并改进数据质量问题：调研过程能够识别客户的数据质量问题，包括数据准确性、完整性、时效性等，并针对这些问题提出具体的改进措施。 评估数据治理成熟度：通过对组织
图像搜索SDK简介 图像搜索概述 图像搜索（Image Search）基于深度学习与图像识别技术，结合不同应用业务和行业场景，利用特征向量化与搜索能力，帮助您从指定图库中搜索相同或相似的图片。 图像搜索服务以开放API（Application Programming Interf
在使用多语种文本分类工作流开发应用之前，您需要提前准备用于模型训练的数据，上传至OBS服务中。 设计分类标签 首先需要确定好文本分类的标签，即希望识别出文本的一种结果。例如分类用户对商品的评论，则可以以“positive”、“neutral”、“negative”等作为用户对某商品评论的
断（0表示完整）。 occluded：必选字段，标注内容是否被遮挡（0表示未遮挡） difficult：必选字段，标注目标是否难以识别（0表示容易识别）。 confidence：可选字段，标注目标的置信度，取值范围0-1之间。 bndbox：必选字段，标注框的类型。无监督车牌检测
供应链数据治理及入湖开发 基于现有云工厂、试制中心运营方案，初步识别供应链下数据需，评估入湖数据需求。 按照结构化批量数据、实时（含流式）数据、IOT数据和非结构化数据分别设计数据链路方案，包括： 数据采集方案：根据数据库、文件服务器等特点确定存量和增量采集方式，评估数据采集周期，设计入湖后的数据处理方式；
您可以在“模板管理 > 实体管理”中的“系统实体”以及“环境实体”查看，也可以单击用户实体页签下的“测试实体”，查看您需要的变量是否能够识别。如果预置实体无法满足您需要，您可自行添加用户实体。用户实体分为三种： 一般实体：对应单一变量的实体，例如起始地、目的地、航空公司都是一般
）或业务造成一定影响。建议根据实际业务添加限速策略，具体操作请参见创建单个迁移任务中“流量控制”说明。 迁移中源端产生的相关费用用户未提前识别，导致欠费对业务造成影响。OMS相关费用产生逻辑请参见计费说明。 源端数据改变对迁移结果有何影响： 新增数据: 迁移默认按照所选前缀的字典
私保护通话平台会为A绑定一个虚拟号码X。当B发送短信给X时，隐私保护通话平台会在短信最后添加“[From号码B]”后将短信转发给A，以便A识别短信的真实发送方。由于任何人都可以通过X号码给A发送短信，因此不能隐藏真实发送方号码。 如果想要隐藏发送双方的号码，即实现双方号码隐私保护
已购买套餐包，但使用量超出资源包额度，进而产生按需费用，同时账户中的余额不足以抵扣产生的按需费用。请参考已购买资源包，为什么仍然产生按需计费识别产生按需计费的原因，并重新选择正确的资源包或保证账户中的余额充足。 未购买资源包，在按需计费模式下账户的余额不足。 欠费影响 包年/包月
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