示例3：查询学生作业信息及学生函数习题提交记录 场景描述 本章以课堂老师为例，指导您通过API查询学生作业信息及学生函数习题提交记录。 API的调用方法请参见如何调用API。 约束限制 老师用户已经在Classroom教学平台中存在已自己创建的课堂，课堂下存在已下发的作业且学生已经提交了作业。

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，因为监督信号直接从数据本身派生。 有监督学习 有监督学习是机器学习任务的一种。它从有标记的训练数据中推导出预测函数。有标记的训练数据是指每个训练实例都包括输入和期望的输出。 LoRA 局部微调（LoRA）是一种优化技术，用于在深度学习模型的微调过程中，只对模型的一部分参数进行更

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使用学生账号登录Classroom 在激活邮件中获取链接进行登录。 单击“IAM用户登录”，依次输入账号名、用户名、初始密码。 “账号登录”适用于管理员账号，“IAM用户登录”适用于子账号。 单击“登录”。 进入后输入初始密码、新密码、单击“获取邮箱验证码”。 打开邮箱后，找到发件人为“system@info

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学生工作台功能 进入课程 作业 父主题： 实施步骤

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学生认证注意事项 客户必须先进行个人实名认证，才能进行学生认证。 华为云仅支持对个人账号进行学生认证，企业账号不能进行学生认证。 客户在进行学生认证时，请务必确认为全日制在校大学生且所填信息与学信网信息一致，一经核实发现刷取、买卖学生认证优惠，华为云将回收优惠资源，停止发放优惠券，并保留法律追究权利。

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本机网络提供传输效率，缩短训练时间。 Volcano批量调度系统：加速AI计算的利器 Volcano是一款构建于Kubernetes之上的增强型高性能计算任务批量处理系统。作为一个面向高性能计算场景的平台，它弥补了Kubernetes在机器学习、深度学习、HPC、大数据计算等场景

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自动学习训练后的模型是否可以下载？ 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看，或者将此模型部署为在线服务。 父主题： 模型训练

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decay）的机制，可以有效地防止过拟合（overfitting）的问题。 学习率衰减比率 学习率衰减后的比率，用于控制训练过程中学习率的下降幅度。经过衰减后，学习率的最低值由初始学习率和衰减比率决定。其计算公式为：最低学习率 = 初始学习率 * 学习率衰减比率。也就是说，学习率在每次衰减后不会低于这个计算出来的最低值。

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开发环境 联邦学习模型训练运行环境信息，可通过下拉框切换当前环境。 进入代码编辑界面 创建联邦学习训练任务，详细请参考： 创建联邦学习训练任务（简易编辑器） 创建联邦学习训练任务（WebIDE） 删除联邦学习训练工程 模型训练工程描述 描述信息，支持单击图标，编辑描述信息。 对训练任务的

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调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足，一味地增加数据，训练效果并不明显。

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学生自主注册获取账号 学生进入华为云，并按照页面提示注册账号。 记录好注册时填写的手机号和密码。 登录Classroom官网（https://classroom.devcloud.huaweicloud.com/home），单击“登录”。 输入注册时填写的手机号和密码，单击“登录”即可完成登录。

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学生重新实名认证 当需要变更学生在校信息时，如学历升级等场景，可进行学生重新实名认证。 学生重新实名认证提交之后，原学生认证信息失效，学生认证结果以重新认证的结果为准。 注意事项 一个身份证仅允许一个客户进行学生认证。 学生认证可以进行多次变更认证操作。 学生重新实名认证时，最近

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场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，基于复杂环境语音审核准确率高。 支持特殊声音识别：支持特殊声音识别模型，如娇喘、呻吟、敏感声纹等。 内容审核-视频 内容审核 -视频有以下应用场景： 视频平台/社区：精准识别平台上的违规视频内容，帮助平台规避内容风险： 360度全方位检

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epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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愿参与工业软件人才培养，需要有一个第三方独立的平台去承载课程、教学产品，并通过完善的市场体系和商业模式进行推广，基于工业软件产教融合云平台，为工业软件人才培养提供支撑。 主要内容 工业软件产教融合平台定位于工业软件的人才培养平台，平台基于华为云部署，具备灵活部署、弹性扩容等特性，

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产品优势 高校教育 一站式教学服务平台，开箱即用的在线软件实验教学服务，面向高校师生和教育机构，提供全套体系化服务。 海量精品课程免费开放，赋能开发者学习。 提供稳定高可靠在线课堂教学平台服务，包含教、学、练、考、评等基础教学与管理需求，实现课堂数字化、智能化，支持高校机构实现数智化转型。

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临的实际困难，尤其是高昂的模型训练与部署成本，这往往成为创意落地的阻碍。通过大量开发者实践，针对主流昇腾云开源大模型，沉淀最佳的算力组合方案，为开发者在开发模型的最后一步，提供最佳实践的算力方案、实践指南和文档，节省开发者学习和试错资金成本，提升学习和开发效率。 父主题： 功能介绍

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如何提升训练效率，同时减少与OBS的交互？ 场景描述 在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时，训练数据通常存储在 对象存储服务 （OBS）中，且训练数据较大时（如200GB以上），每次都需要使用GPU资源池进行训练，且训练效率低。 希望提升训练效率，同时减少与 对象存储OBS 的交互。可通过如下方式进行调整优化。

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而且需要很多的知识积累。 图1 模型训练环节 Kubeflow诞生于2017年，Kubeflow项目是基于容器和Kubernetes构建，旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原生技术的优势，让用户更快

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元数据的发布等，为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图，提供插件化的区块

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对接多种主流数据存储系统，为数据消费者实现多方数据的融合分析，参与方敏感数据能够在聚合计算节点中实现安全计算。 多方联邦训练 对接主流深度学习框架实现横向和纵向联邦建模，支持基于SMPC(如不经意传输、同态加密等)的多方样本对齐和训练模型保护。 云端容器化部署 参与方数据源计算节点云原生容器部署，聚合计算节点动态扩容，支持云、边缘、H CS O多种部署模式。

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