开启/关闭 音频投放 接口描述 该接口用于开启/关闭音频投放功能。 注意事项 仅支持安卓10以上设备和target sdk 29及以上的应用。 音频采集需要用户授权 方法定义 /** * 开启或关闭音频投放 * @param activity 任意页面的activity对象

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去初始化SDK 应用程序退出时应去初始化SDK [mShareServiceController destroy]; 接口描述 去初始化SDK 注意事项 mShareServiceController为IdeaShareServiceController的单例 接口定义 - (int)destroy;

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去初始化SDK 应用程序退出时应去初始化SDK [mShareServiceController destroy]; 接口描述 去初始化SDK 注意事项 mShareServiceController为IdeaShareServiceController的单例 接口定义 - (int)destroy;

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场景10：去初始化 描述 退出客户端APP时，调用去初始化SDK接口 业务流程 调用去初始化SDK接口 示例代码 // 去初始化SDK if (mShareServiceController ) { mShareServiceController->Destory();

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去初始化SDK 应用程序退出时应去初始化SDK。 // 去初始化SDK if (mShareServiceController ) { mShareServiceController->Destory(); } 接口描述 去初始化SDK。 接口定义

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Create(const struct AudioProperties& property) 参数说明 表1 参数说明 参数名 说明 filePath 参数为音频文件在HiLens Kit设备上的绝对路径(不支持中文)时，从该文件获取音频数据。 property 本地麦克风录音参数。结构体定义如下：

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设置本地音频输出 接口名称 WEB_SetAIOutputAPI 功能描述 设置本地音频输出时调用该接口。 应用场景 设置本地音频输出是否启用。 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_SetAIOutputAPI 参数 表1 设置本地音频输出参数

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音频采集器 该接口用于构造一个音频采集器，从本地麦克风获取音频或者本地音频文件获取音频数据。 接口调用 1.0.8及以上固件版本 hilens.AudioCapture(file_path) 1.1.2及以上固件版本 hilens.AudioCapture(sample_rate

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发送音频数据 在收到“开始识别”的响应之后，可以开始发送音频数据。为节省流量，音频以二进制数据帧形式（binary message）的方式发送。 音频数据将分片发送，也即在获得一定量音频数据的同时就可以发送一个binary message，每个分片建议在50ms~1000ms之间

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创建音频转码任务 您可以创建音频转码任务，按需求选择音频转码模板，对存储在对象存储桶中的音频文件进行转码。音频转码的费用与视频转码是不同的，具体请参见价格详情。 前提条件 原始音频文件已上传到对象存储桶中，且使用的媒体处理服务与对象存储桶在同一区域，若还未上传，请参见上传文件处理。

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机器翻译 语种识别 语种识别是为了识别文本所属的语种。对于用户输入的文本，返回识别出的所属语种。 父主题： 基本概念

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场景11：去初始化 描述 退出客户端APP时，调用去初始化SDK接口 业务流程 调用去初始化SDK接口 示例代码 // 去初始化SDK [mShareServiceController destroy]; 父主题： 典型场景

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文件管理 文件管理是 可信智能计算 服务提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。参与方无需登录后台手动导入模型文件，通过该功能即可将模型文件上传到数据目录，并支持批量删除。在创建联邦学习作业时可以选到上传的脚本模型等文件，提高了易用性及可维护性。 使用场景：管理联邦学习作业所需的脚本、模型、权重文件。

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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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分身数字人声音制作算法是指使用深度学习算法生成数字人声音模型，再使用该模型通过输入文字生成数字人语音的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人语音音频 。 算法原理：通过深度学习算法，学习真人语音音频生成数字人声音模型，通过该模型，输入文本生成数字人语音。 输出结果：接近真人音色的数字人语音。 应用领

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旦请求出现错误，往往要在多台机器上反复翻看日志才能初步定位问题，对简单问题的排查也常常涉及多个团队。 架构梳理难 在业务逻辑变得逐渐复杂以后，很难从代码层面去梳理某个应用依赖了哪些下游服务（数据库、HTTP API、缓存），以及被哪些外部调用所依赖。业务逻辑的梳理、架构的治理和容

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纯音频场景下不同码率的音频计费有区别吗？ 纯音频场景，不区分音频码率。 父主题： 计费购买

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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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还引入了动态任务图的概念，这使得它可以处理需要灵活调度的工作负载，例如强化学习、超参数调整和其他迭代式算法。 通过提供对分布式计算的支持，Ray促进了更快的模型训练和更有效的资源使用，对于那些希望在多台机器上扩展其应用的研究人员和工程师来说，是一个强有力的工具。同时，Ray生态系统还包括一些高级库，例如Ray

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项目创建完成后，将会自动跳转至新版自动学习页面，并开始运行，当数据标注节点的状态变为“等待操作”时，需要手动进行确认数据集中的数据标注情况，也可以对数据集中的数据进行标签的修改，数据的增加或删减。 图1 数据标注节点状态 音频标注 在新版自动学习页面单击“实例详情”按钮，前往数据标

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通过消息幂等实现消息去重 方案概述 在RabbitMQ的业务处理过程中，如果消息重发了多次，消费者端对该重复消息消费多次与消费一次的结果是相同的，多次消费并没有对业务产生负面影响，那么这个消息处理过程是幂等的。消息幂等保证了无论消息被重复投递多少次，最终的处理结果都是一致的，避免了因消息重复而对业务产生影响。

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