深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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Trace_Flag：指定跟踪标记序号，当前仅支持 1117, 1118, 1204, 1211, 1222, 1224, 3604。 @ Trace_Action：指定跟踪标记操作，1为打开跟踪标记，0为关闭跟踪标记，-1为查看跟踪标记。 打开跟踪标记1117，示例如下： EXEC

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标记镜像 使用health docker tag命令给待上传的镜像打标签。 执行镜像相关命令，请在本地搭建Docker环境，要求安装的容器引擎版本必须为1.11.2及以上。 默认标记到当前所在项目，需先使用切换项目命令进入想要上传镜像的项目。 命令结构 health docker

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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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流量标记 Java Chassis通过Handler实现了基于流量标记治理能力。其中Provider实现了限流、熔断和隔离仓，Consumer实现了重试。 使用流量标记治理能力，首先需要在代码中引入依赖： <dependency> <groupId>org.apache.servicecomb</groupId>

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流量标记 Java Chassis通过Handler实现了基于流量标记治理能力。其中Provider实现了限流、熔断和隔离仓，Consumer实现了重试。 使用流量标记治理能力，首先需要在代码中引入依赖： <dependency> <groupId>org.apache.servicecomb</groupId>

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自动学习模型训练图片异常？ 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 解决方案字段 解决方案说明

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标记为转人工 功能介绍 智能问答返回结果后，用户对问答结果标记为转人工操作，标注为转人工的问答结果会加入到未解决问题中。 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

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数据标记柱图 数据标记柱图是柱状图的一种，通过柱形图的形式展现数据的整体表现，额外的数据标注更直观的展现数据的大小。 在大屏设计页面，从“全部组件 > 图表”中，拖拽“数据标记柱图”组件至画布空白区域，如图1。 图1 数据标记柱图 图2 边距样式说明 卡片 卡片是指包裹图表组件的

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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。 数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采集图片过程中引入的重复图片、相似图片

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批量标记消息已读 功能介绍 支持当前用户将指定的一批消息标记为已读 URI POST /koodrive/ose/v1/message/batchRead 请求参数 表1 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Authorization 是 String 该字段存储的是Access

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SSML标记语言介绍 本文为您介绍SSML（Speech Synthesis Markup Language）标记语言的功能、标签使用及示例。 概述 SSML 是一种基于 XML 的 语音合成 标记语言。使用 SSML 可以更加准确、具体的定义合成音频的效果，包括控制断句分词方式、发

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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场景挖掘作业（数据标记） 作业输入输出规范 示例代码 构建镜像 父主题： 算子示例

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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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单击对应的“采集样本数量”、“AI训练样本数”或“学习案例样本数”列的数值，“可以进入到样本清单明细页面，查看当前的样本明细 标识AI训练/取消AI训练样本：在“样本库”、“AI训练样本”或“学习案例样本”页签，单击样本下方的/ 标记学习案例/取消学习案例样本：在“样本库”、“AI训练样本”或“学习案例样本”页签，单击样本下方的/。

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检查数据 更新数据 删除数据 02 入门 通过使用 图像搜索 服务的通用图片搜索功能，查找出图片库中与本地存储的图片相匹配的图片信息。 快速使用图像搜索 调用API实现功能 调用SDK实现功能 04 SDK 图像搜索软件开发工具包（ Image Search Software Development

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标记伸缩组和实例 操作场景 当您具有相同类型的许多资源时，标签可以为您提供灵活的资源管理能力，您可以根据分配给资源的标签快速识别特定资源。 通过标签的形式将自定义数据分配给每个伸缩组，您可以对伸缩组进行组织和管理，例如可以通过用途、所有者或环境对伸缩组资源进行分类。 每个标签均包

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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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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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