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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0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 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

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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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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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什么是图像识别 图像识别（Image Recognition），是指利用计算机对图像进行分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，包括媒资图像标签，名人识别，主体识别，翻拍识别、图像标签等。 图像识别以开放API（Application Programming Inter

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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添加应用场景描述，能够快速帮助用户了解到服务的功能特性，用户可以针对特定场景图像分析需求，使图像识别结果更加准确。 商用 应用场景 2018年4月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 图像识别服务正式公测上线 基于深度学习技术，可准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目

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由浅入深，带您玩转Image 01 了解 图像识别（Image Recognition），可准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力。 产品介绍 什么是图像识别 图像识别应用场景 图像识别使用流程 图像识别监控指标 03 API 用户通过实时

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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技术原理 父主题： CA代理服务介绍

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技术原理 CA服务技术原理图请参见图1。 图1 CA服务的技术原理 用户在通过CA服务申请证书时，需要根据实际需求来配置CA信息、证书模板、白名单和CRL等信息。 申请证书方式： 手动申请：分为通过基本信息申请证书、通过上传 CS R文件申请证书两种方式。 自动申请：通过配置CMP协

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方案原理 本章节分别通过生产站点正常工作、生产站点故障以及生产站点和跨可用区容灾站点同时故障三个场景，介绍在不同的故障情况下，本方案如何接管用户的业务。 生产站点正常工作 当生产站点正常工作时，状态如图1所示。 通过SDRS，在区域A内将可用区1的生产站点 服务器 的数据、配置信息同

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原理介绍 作业流（Workflow）是对作业流程及其各操作步骤之间业务规则的抽象、概括描述。作业流提供了一种很好的工程化的方式来解决业务问题，使得业务抽象、流程格式化、易维护和易拓展，实现一定程度的业务可视化。 下面将介绍两种开发模式的作业流。 分支开发模式：是采用直接 clone

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原理介绍 工业数字模型驱动引擎（Industrial Digital Model Engine，简称iDME）基于数据模型驱动，以正向设计即开发的模式构建云化SaaS多租的业务应用，基于全领域数据模型和数字化模型，构建企业级数字化与智能化数据应用。 图1 iDME工作原理 数据建模引擎是怎样工作的？

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迁移原理 CDM 迁移原理 用户使用CDM服务时，CDM管理系统在用户VPC中发放全托管的CDM实例。此实例仅提供控制台和Rest API访问权限，用户无法通过其他接口（如SSH）访问实例。这种方式保证了CDM用户间的隔离，避免数据泄漏，同时保证VPC内不同云服务间数据迁移时的传输

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图像识别 图像识别连接器用于对接华为云图像识别服务，可以通过图像识别服务准确识别图像中的内容。 前提条件 使用图像识别连接器前，需要开通华为云图像识别服务。 创建图像识别连接 登录新版ROMA Connect控制台。 在左侧导航栏选择“连接器”，在连接器页面单击“新建连接”。 选择“华为云服务”类别下的“图像识别”。

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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ECS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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技术原理 应用安全的原理如图1所示。 图1 应用安全原理图 父主题： 应用安全介绍

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工作原理 当用户访问使用CDN服务的网站时，本地DNS服务器通过CNAME方式将最终 域名 请求重定向到CDN服务。CDN通过一组预先定义好的策略（如内容类型、地理区域、网络负载状况等），将当时能够最快响应用户的CDN节点IP地址提供给用户，使用户可以以最快的速度获得网站内容。使用CDN后的HTTP请求处理流程如下。

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