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第一，已经有训练好的模型，想要使用预标注功能，但是没有计算节点规格选择。所以无法提交使用主动学习时，训练失败。
该API属于ModelArts服务，描述: 批量删除标注团队成员。接口URL: "/v2/{project_id}/workforces/{workforce_id}/workers/batch-delete"
该API属于ModelArts服务，描述: 创建团队标注验收任务。接口URL: "/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/workforce-tasks/{workforce_task_id}/acceptance"
ModelArts支持多边形标注吗？
词性标注（POS tagging，Part-Of-Speech tagging）也被称为语法标注。
还有一个疑问，使用modelarts标注好物体检测的数据后，自己些代码时怎么使用这些数据呢？发现在MA上发布的数据集格式都是平台自定义的格式啊
kPrimSqrt, y), div_sqrt_lambda_1, PIsEqual<AnfNodePtr>()(x.GetNode(node), y.GetNode(node))); return nullptr;```#### 代码标注
勾选序列标注（Sequence Labeling） 填写项目名称（Project name）等必要信息 勾选允许实体重叠（Allow overlapping entity）、使用关系标注（Use relation labeling） 创建完成后，项目首页视频提供了从数据导入到导出的七个步骤的详细说明
# 检测参数是否在整数区间内 @staticmethod def check_int_range(arg_value, lower_limit, upper_limit, rel, arg_name=None, prim_name=None):
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文档抽取任务Label Studio使用指南 1.基于Label studio的训练数据标注指南：信息抽取（实体关系抽取）、文本分类等 2.基于Label studio的训练数据标注指南：（智能文档）文档抽取任务、PDF、表格、图片抽取标注等 3.基于Label studio的训练数据标注指南
视频编码：调用硬件（DVPP）编码能力，将 YUV 格式的图像数据转换为 H264 视频流。2、pipeline详解 3、源码详解
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# 检查dtype是否为有效输入，并转换为mstype @staticmethod def check_astype_dtype(dtype): all_types = mstype.__dtype__ + ["int", "float",
# 检测数据类型是否有效 def _check_data_type_valid(data, valid_type): if valid_type is None: return data is None if isinstance(data, valid_type
#检查参数是否为正整数或包含3或5个正整数元素的元组（当allow_five为True时） def _check_3d_int_or_tuple(arg_name, arg_value, prim_name, allow_five=False, ret_five=False,
@staticmethod def max_(*args): return max(*args) @staticmethod def min_(*args): return min(*args) # 对于所有维度
# 用于检查输入参数的验证器 class Validator: #判断两个整数值或整数列表、元组之间的关系。 #不适用于判断浮点数，因为没有考虑浮点误差。 @staticmethod def check(arg_name, arg_value, value_name
# 检查输入类型是否相同且有效 @staticmethod def check_types_same_and_valid(args, valid_values, prim_name): def _check_type_valid(arg):
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