模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeple

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模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeple

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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使用模型 用训练好的模型预测测试集中的某个图片属于什么类别，先显示这个图片，命令如下。 1 2 3 # display a test image plt.figure() plt.imshow(test_images[9]) 图1 显示用以测试的图片 查看预测结果，命令如下。 1

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对文本按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记。目前支持对给定文本自动判断是否是广告。情感分析是文本分类的一种，是指针对带有主观描述的文本，自动判断该文本的情感极性类别。情感极性分为正面和负面。针对天气类、报时、新闻类、笑话类、翻译类、提醒类、闹钟类、音乐类共8个领域进行意图理解，对用户的问题进行领域识别并提取领域内的参数。

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造企业的技术架构，打通各层级的系统（如企业层的PLM、ERP、车间层的MES、控制层的SCADA、设备层的控制器、传感器等数字化设备或系统等），实现系统间的数据共享，从而提升企业的生产效率和灵活性。如果结合到企业生命周期和产品生命周期来理解，前者是从企业管理的角度来看的，后者是从生产的角度来理解的。

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深度诊断E CS 操作场景 ECS支持操作系统的深度诊断服务，提供GuestOS内常见问题的自诊断能力，您可以通过方便快捷的自诊断服务解决操作系统内的常见问题。 本文介绍支持深度诊断的操作系统版本以及诊断结论说明。 约束与限制 该功能依赖云运维中心（Cloud Operations

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作 本培训为线下面授形式，培训标准时长为6天，每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收，客户以官网

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数据清洗：数据清洗是指对数据进行去噪、纠错或补全的过程。 数据清洗是在数据校验的基础上，对数据进行一致性检查，处理一些无效值。例如在深度学习领域，可以根据用户输入的正样本和负样本，对数据进行清洗，保留用户想要的类别，去除用户不想要的类别。 数据选择：数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通

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拆解结果 意图的拆解结果。 待分析文本 输入的意图文本。 实体类型 实体的类型。 实体文本长度 实体的文本长度。 同义词或者其他标准表达的词 同义词或者其他标准表达的词，默认为原始的word。 返回待分析文本 返回待分析的文本。 错误码 调用失败时的错误码，调用成功时无此字段。 错误信息

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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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

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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理解底层任务 需要站在模型的角度理解相关任务的真实底层任务，并清晰描述任务要求。 例如，在文档问答任务中，任务本质不是生成，而是抽取任务，需要让模型“从文档中抽取出问题的答案，不能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

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多样性和一致性是评估LLM生成语言的两个重要方面。 多样性指模型生成的不同输出之间的差异。一致性指相同输入对应的不同输出之间的一致性。 重复惩罚 重复惩罚（repetition_penalty）是在模型训练或生成过程中加入的惩罚项，旨在减少重复生成的可能性。通过在计算损失函数（用于优化模型的指标）时增加

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V2025预测，到2025年，企业人工智能利用率将达到86%。新需求，新技术，新产品，成功的解决方案和具备对应能力的开发工程师、规划设计人员和工程人员，对于这场变革和企业的蜕变更是缺一不可的关键。基于此，华为云推出了华为企业人工智能高级开发者培训专业服务，旨在培养具有图像处理、语

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图像中包含的影视明星、网红人物等。 主体识别 利用后台算法来检测图像中的主体内容，识别主体内容的坐标信息。 图2 主体识别示例图 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄，还是经过二次翻拍、打印翻拍等手法二次处理的图片。利用翻拍识别可以检测出经过二次处理的不合规范图片，使得统计数据更准确、有效。

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怎么理解SparkRTC的角色Role？ 角色Role是指用户在房间内的不同角色类型，不同角色类型有不同的权限模型。主要有如下三种角色类型： 主播（publisher）：只发流不收流主播型角色。SparkRTC预留的角色类型。 互动观众（joiner）：既能发流也能收流的互动型角色。

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offset Integer 实体文本在待分析文本中的起始位置。 length Integer 实体文本长度。 normalized_word String 同义词或者其他标准表达的词，默认为原始的word。 请求示例 请求示例（意图理解） POST https://{endpoint

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