机器学习端到端场景 本章节以图像分类为例，阐述机器学习端到端场景的完整开发过程，主要包括数据标注、模型训练、服务部署等过程。您可以前往AI Gallery搜索订阅预置的“图像分类-ResNet_v1_50工作流”进行体验。 准备工作 准备一个图像分类算法（或者可以直接从AI Ga

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播放音乐 功能描述 混音是将音乐文件和麦克风音频混合，一般用于播放时长较长的背景音乐或者伴奏。同一时间只能播放一个音乐文件。可以在本地播放，也可以同时播放给其他与会者听。 支持播放wav、pcm和单声道mp3音频文件。可以播放本地或在线音乐文件。 接口调用步骤 实现过程 加入房间

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播放音乐 功能描述 混音是将音乐文件和麦克风音频混合，一般用于播放时长较长的背景音乐或者伴奏。同一时间只能播放一个音乐文件。可以在本地播放，也可以同时播放给其他与会者听。 支持播放本地或在线音乐文件，文件格式支持播放wav、pcm和单声道mp3音频格式。 接口调用流程 实现过程 加入房间

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播放音乐 功能描述 混音是将音乐文件和麦克风音频混合，一般用于播放时长较长的背景音乐或者伴奏。同一时间只能播放一个音乐文件。可以在本地播放，也可以同时播放给其他与会者听。 支持播放wav、pcm和单声道mp3音频文件。可以播放本地或在线音乐文件。 接口调用流程 实现过程 加入房间

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播放背景音乐是否支持在线音乐？ 暂不支持。 父主题： SDK使用

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使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链，完成建模，帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像，并进入MLS Editor可视化编辑界面，具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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视频背景音乐识别 功能介绍 背景音乐识别接口用于识别视频的背景音乐，返回背景音乐名称。 URI URI格式 POST /v1.0/bgm/recognition 请求消息 请求参数说明请参见表1。 表1 请求参数说明 名称 是否必选 类型 说明 url 是 String 视频的U

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播放音乐文件 功能描述 混音是将音乐文件和麦克风音频混合，一般用于播放时长较长的背景音乐或者伴奏。同一时间只能播放一个音乐文件。可以在本地播放，也可以同时播放给其他与会者听。 可以播放本地或在线音乐文件，文件格式支持播放wav、pcm和单声道mp3音频格式。 接口调用流程 实现播放音乐文件

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从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 本章节基于餐厅销量预测场景，从零开始介绍如何制作销售销量训练及销售销量预测两个算链。 前提条件 已经创建一个基于ML Studio的Notebook镜像，并进入MLS Editor可视化编辑界面，具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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代码生成 简介 构造函数生成 Override/implement方法 组织imports 生成getters和setters 生成hashCode()和equals() 测试 生成toString() 父主题： Java

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生成toString() 使用此Source Action生成返回类的字符串表示形式的toString()方法。在Generate toString()对话框中，选择要在生成的toString()方法中返回的字段。 父主题： 代码生成

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生成API 完成服务定义各阶段设置后，切换至“设置入参”阶段，开发人员以上权限的用户可继续生成API，同时生成相似服务。区分不同场景： 如果是新增场景，单击“生成API”。 如果是编辑场景，单击“部署”。 当服务的“数据源”有选图数据库时，还会显示“生成脚本并部署”按钮。单击后会

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背景音乐是否支持循环播放？ 支持，调用startAudioFile接口，设置循环次数“cycle”为0，表示无限循环播放。 父主题： SDK使用

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生成 生成网格包括生成曲面网格和生成体积网格。 生成曲面网格 生成体积网格 父主题： 网格处理

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原因分析 该机器在进行过某些Windows功能的启用或关闭后未进行重启。 处理方法 请重启机器。 must log in to complete the current configuration or the configuratio\r\nn in progress must be

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0版本之前未开启Kerberos认证的集群不支持访问权限细分。只有开启Kerberos认证才有角色管理权限， MRS 1.8.0及之后版本的所有集群均拥有角色管理权限。 MRS集群未开启kerberos认证，视为“不合规” MRS服务暂不支持集群创建完成后手动开启和关闭Kerberos服务，

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征的多行样本进行可信联邦学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行可信联邦学习，联合建模。 概念术语

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自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？ 模型统一管理 针对自动学习项目，当模型训练完成后，其生成的模型，将自动进入“AI应用管理 > AI应用”页面，如下图所示。模型名称由系统自动命名，前缀与自动学习项目的名称一致，方便辨识。 自动学习生成的模型，不支持下载使用。 图1

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更多色彩。 12. 此外，家用机器人还具备强大的学习和适应能力。 13. 它可以通过不断地学习和训练，更好地理解和适应您的需求，为您提供更为个性化的服务。 14. 这不仅使您享受到了科技的便利，也让家用机器人的使用变得更加人性化。 15. 家用机器人是您生活中的最佳助手，它为您带来了更为智能、便捷和舒适的生活体验。

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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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