2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0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

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k的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上，通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上，对于 DLI 这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源，那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢？ DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库（具体可以参考” 数据湖探索

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在介绍Workflow之前，先了解MLOps的概念。 MLOps(Machine Learning Operation)是“机器学习”（Machine Learning）和“DevOps”（Development and Operations）的组合实践。机器学习开发流程主要可以定义为四个步骤：项目设计、

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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re-GPU GPU 是 是 rlstudio1.0.0-ray1.3.0-cuda10.1-ubuntu18.04 CPU、GPU强化学习算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎 CPU/GPU 是 是 mindquantum0.9.0-mindspore2.0.0-cuda11.6-ubuntu20

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对业务场景为简单场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器

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'userData': 'customerId123' #设置用户的附属信息 } try: r = requests.post(requestUrl, json=jsonData, headers=header, verify=False)

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Python 本节以IntelliJ IDEA版本为例，介绍如何在Python环境中集成API请求签名的SDK。您可以直接导入示例工程体验，然后参考调用说明部分将签名SDK集成到您的应用中。 签名SDK只包含签名功能，不包含云服务的SDK功能，云服务SDK请参见SDK。 准备环境

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n或者python3，查看Python是否已经安装。python命令只能查询Python 2.x版本，python3命令只能查询Python 3.x版本，如果无法确认Python版本，请分别输入两个命令查看结果。 以Python 3.x为例，得到如下回显，说明Python已安装。

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用户可以参考表1和表2配置Python节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 Python语句或脚本 是 可以选择Python语句或Python脚本。 Python语句 单击“Python语句”参数下的文本框，在“Python语句”页面输入需要执行的Python语句，选择Python脚本。

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请求Headers header = {'Authorization': 'WSSE realm="SDP",profile="UsernameToken",type="Appkey"', 'X-WSSE': buildWSSEHeader(APP_KEY

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelA

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'userData': 'customerId123' #设置用户的附属信息 } try: r = requests.post(requestUrl, json=jsonData, headers=header, verify=False)

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Python 简介 开始工程 构建环境 代码编辑 代码浏览 代码搜索 代码校验 测试 调试 启动配置

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Python 样例 发送短信示例、发送分批短信示例、接收状态报告示例、 环境要求 基于Python 3.7.0版本，要求Python 3.7及以上版本。 发送短信为单模板群发短信示例，发送分批短信为多模板群发短信示例。 本文档所述Demo在提供服务的过程中，可能会涉及个人数据的使

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在工程中引入apig_sdk。 1 2 from apig_sdk import signer import requests 生成一个新的Signer，填入AppKey和AppSecret。 1 2 3 sig = signer.Signer() sig.Key = "4f5f626b-073f-402

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、正态贝叶斯、支持向量机、期望最大EM等，实现遥感影像快速分类 图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8 调用PIE-Engine AI平台模型进行水体解译结果图 支持用

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data=json.dumps(formData, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers=header, verify=False) print(r.text) # 打印响应信息 if __name__ == '__main__':

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environ("SDK_SK"); sig = signer.Signer() sig.Key = ak sig.Secret = sk 生成一个Request对象，指定方法名、请求uri、header和body。 1 2 3 4 r = signer.HttpRequest("POST",

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'userData': 'customerId123' #设置用户的附属信息 } try: r = requests.post(requestUrl, json=jsonData, headers=header, verify=False)

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X版本，如果未安装，请至Python官方下载页面下载。 Python安装完成后，在cmd/shell窗口中使用pip安装“requests”库。 pip install requests 如果pip安装requests遇到证书错误，请下载并使用Python执行此文件，升级pip，然后再执行以上命令安装。

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