超分辨率转换

在ModelArts自动学习中模型训练图片异常怎么办？ 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

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图像搜索 服务 语音处理实验 介绍语音预处理， 语音合成 、 语音识别 服务 自然语言处理 实验 介绍中文文本分词、TF-IDF特征处理、Word2Vec、Doc2Vec，自然语言处理和对话机器人服务 ModelArts平台开发实验 介绍自动学习、数据管理、深度学习预置算法、深度学习自定义基础算法和进阶算法

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包含“专业版”功能，以及以下功能。 深度学习模型训练 如何修改机器人规格 登录CBS控制台。 在智能问答机器人列表中，选择“操作”列的“规格修改”。 图1 规格修改 依据使用需求修改机器人的规格。 图2 修改问答机器人规格 父主题： 智能问答机器人

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概述 FPGA加速云服务器（FPGA Accelerated Cloud Server，FA CS ）提供FPGA开发和使用的工具及环境，让用户方便地开发FPGA加速器和部署基于FPGA加速的业务，为您提供易用、经济、敏捷和安全的FPGA云服务。 FPGA加速云服务器包括两类： 高性能架构

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制作开机动画压缩包 该设置方法只适用IdeaHub S2/S2 Pro/ES2/ES2 Pro，推荐批量设置时使用 制作方法，与制作开机动画压缩包相同。 父主题： IdeaManager的管理页面设置

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CloudTable HBase集群支持哪些压缩算法？ 当前CloudTable HBase集群支持的压缩算法有LZ4、SNAPPY、ZSTD、BZIP2、LZO和GZ。 父主题： 通用类

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使用Snappy）。 追求压缩比，而对压缩速度要求不高的场景（如冷数据的保存）——建议使用Bzip2或Gzip。 上述压缩算法除LZC外，皆支持Native（基于C语言实现）实现，压缩和解压缩效率较高。建议根据业务场景优先选用具备Native实现的压缩算法。 父主题： HDFS性能调优

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因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算 服务提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算节点 数据

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列举压缩包目录 功能介绍 列举压缩包内文件目录。 URI POST /koodrive/ose/v1/archive/listFile 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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标注、保存标注结果、标注结果发布数据集等功能。可准确、高效、安全地完成各类型数据的标注任务，为客户提供专业的数据标注服务能力，助力客户高效开展算法模型训练与机器学习，快速提高AI领域竞争力。 图片/音频标注数据标注支持选择上传本地数据文件进行标注。上传后的文件存储于OBS中，标注

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Standard模型训练 ModelArts Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力，负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施，减轻用户的负担，为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练，用户可以专注于开发、训练和微调模型。

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制作开机动画压缩包 该设置方法只适用于IdeaHub S2/S2 Pro/ES2/ES2 Pro 开机动画压缩包一般包括两个部分：2个动画片段文件夹（单次播放片段和循环播放片段）以及1个配置文件desc.txt。下文将演示如何制作常见形式的开机动画压缩包。 准备两段图片 准备两段

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使用Snappy）。 追求压缩比，而对压缩速度要求不高的场景（如冷数据的保存）——建议使用Bzip2或Gzip。 上述压缩算法除LZC外，皆支持Native（基于C语言实现）实现，压缩和解压缩效率较高。建议根据业务场景优先选用具备Native实现的压缩算法。 父主题： HDFS性能调优

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Kudu支持的压缩算法有哪些？ 问： Kudu支持的压缩算法有哪些？ 答： Kudu目前支持的压缩算法有snappy、lz4和zlib，默认是lz4。 父主题： 组件配置类

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是否支持压缩上传视频文件？ 不支持压缩上传的视频文件。您可以通过视频转码功能，设置降低分辨率和码率，开启高清低码来改变视频文件的大小。 父主题： 上传问题

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评测镜像 Octopus平台各服务均提供用户 自定义镜像 功能，此模块对镜像提供了统一管理。 仿真镜像 仿真场景 仿真场景模块支持对单个仿真场景的增删改查操作。用户可根据场景类型，依据平台提示，上传符合要求的场景文件。场景创建完毕后，用户可选择在线仿真机器加载场景，通过仿真器内置算法检验场景质量。

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解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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将文本转换为机器可以处理的形式，以便进行各种任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。 多模态模型 多模态模型是指能够处理多种类型数据（如文本、图像、音频等）的机器学习模型。这些模型可以将不同类型的数据进行融合和联合分析，从而实现更全面的理解和更准确的预测。多模态模型的应用非常广泛

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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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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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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的服务器后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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