深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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目标检测3D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1611801018801 | +--- 1611801018801.json | +--- 1611801018801.pcd +--- 1611801024401 | +--- 1611801024401

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目标检测2D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1599625710056 | +--- 1599625710056.jpg | +--- 1599625710056.json +--- 1599625740054 | +--- 1599625740054

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务效率。 媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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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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技术原理 父主题： CA代理服务介绍

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技术原理 CA服务技术原理图请参见图1。 图1 CA服务的技术原理 用户在通过CA服务申请证书时，需要根据实际需求来配置CA信息、证书模板、白名单和CRL等信息。 申请证书方式： 手动申请：分为通过基本信息申请证书、通过上传CSR文件申请证书两种方式。 自动申请：通过配置CMP协

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方案原理 本章节分别通过生产站点正常工作、生产站点故障以及生产站点和跨可用区容灾站点同时故障三个场景，介绍在不同的故障情况下，本方案如何接管用户的业务。 生产站点正常工作 当生产站点正常工作时，状态如图1所示。 通过SDRS，在区域A内将可用区1的生产站点 服务器 的数据、配置信息同

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原理介绍 作业流（Workflow）是对作业流程及其各操作步骤之间业务规则的抽象、概括描述。作业流提供了一种很好的工程化的方式来解决业务问题，使得业务抽象、流程格式化、易维护和易拓展，实现一定程度的业务可视化。 下面将介绍两种开发模式的作业流。 分支开发模式：是采用直接 clone

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迁移原理 CDM 迁移原理 用户使用CDM服务时，CDM管理系统在用户VPC中发放全托管的CDM实例。此实例仅提供控制台和Rest API访问权限，用户无法通过其他接口（如SSH）访问实例。这种方式保证了CDM用户间的隔离，避免数据泄漏，同时保证VPC内不同云服务间数据迁移时的传输

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原理介绍 工业数字模型驱动引擎（Industrial Digital Model Engine，简称iDME）基于数据模型驱动，以正向设计即开发的模式构建云化SaaS多租的业务应用，基于全领域数据模型和数字化模型，构建企业级数字化与智能化数据应用。 图1 iDME工作原理 数据建模引擎是怎样工作的？

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技术原理 下图展示在 app 中集成视频通话的基本工作流程： 图2-1技术原理

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方案原理 本章节分别通过生产站点正常工作、生产站点故障以及生产站点和跨可用区容灾站点同时故障三个场景，介绍在不同的故障情况下，本方案如何接管用户的业务。 生产站点正常工作 当生产站点正常工作时，状态如图1所示。 通过SDRS，在区域A内将可用区1的生产站点服务器的数据、配置信息同

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集成原理 轻量级接续条可以快速高效的集成到第三方系统，您可以通过图1了解主要集成原理。 图1 轻量级接续条集成原理 OpenEye：云客服的多媒体软终端产品，通过该客户端界面实现呼叫功能。您也可以通过其他可注册到云客服的工具进行呼叫，例如WebRTC、手机APP等。 软电话号码：

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原理介绍 端云协同 KooPhone手机端与云端之间的协同工作。手机端和云端各自承担不同的工作，共同完成手机的功能。手机端负责处理用户的输入、显示和操作等任务，而云端则负责处理大量的数据存储、处理和运算等工作。通过KooPhone端云协同，用户可以体验到近似真机的流畅操作体验。 独有编码

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哨兵原理 Sentinel概览 Redis Sentinel为Redis实现高可用。实际使用中，您可以使用Sentinel帮助Redis在无需人工干预的情况下抵御某些类型的故障，Redis Sentinel还能够完成其他辅助任务，如监控、通知和客户端配置。详细介绍可参考Redis官网。

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备份原理 什么是数据库备份 RDS for MySQL会在数据库实例的备份时段中创建数据库实例的自动备份。系统根据您指定的备份保留期（1~732天）保存数据库实例的自动备份。 每次备份完成后都会生成一个备份文件，当数据库故障或数据损坏时，可以通过备份文件恢复数据库，从而保证数据可靠性。

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