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

查看更多 →

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

查看更多 →

数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

查看更多 →

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

查看更多 →

自动补全 KooCLI开启自动补全后，在输入命令时使用“Tab”键，会根据已有命令提示其待补全的内容。 开启自动补全功能： hcloud auto-complete on hcloud auto-complete on 开启成功!自动补全仅支持bash,若未生效请执行`bash`命令

查看更多 →

文本补全 功能介绍 给定一个提示和一些参数，模型会根据这些信息生成一个或多个预测的补全。它可以用来做文本生成、自动写作、代码补全等任务。 URI POST /v1/{project_id}/deployments/{deployment_id}/text/completions 表1

查看更多 →

参数补全 代码补全建议列表中会按优先级排列项目中定义好的方法参数。 父主题： 代码补全

查看更多 →

培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

查看更多 →

代码补全 简介 触发代码补全 关键字补全 名字补全 方法补全 片段补全 智能类型匹配补全 父主题： 代码编辑

查看更多 →

名字补全 基于当前上下文，CodeArts IDE为变量、参数、方法、类等提供了代码补全推荐。 定义方法参数时，它们在代码补全推荐列表中被优先排序。 父主题： 代码补全

查看更多 →

代码补全 CodeArts IDE为当前项目和已安装包中的文件中的Python关键字和所有符号提供代码补全。 有关CodeArts IDE代码补全功能的基本概念，请参阅代码补全。 触发代码补全 关键词补全 参数补全 父主题： 简介

查看更多 →

.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 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

查看更多 →

代码补全 编程语言的代码补全 代码补全功能 补全类型 父主题： 基本操作

查看更多 →

补全类型 代码补全可以提供补全推荐和项目的全局标识符。在代码推荐列表中，首先显示推荐的符号，然后是全局标识符（由Word图标显示）。 CodeArts IDE代码补全包括基于语法语义的补全、片段推荐补全和简单的基于单词的文本补全。SmartAssist套件补全推荐的代码会额外标记为图标。

查看更多 →

方法补全 CodeArts IDE为所需方法的元素提供代码补全：方法名称、返回值类型、参数和方法体。 在类内部，使用代码补全会根据类变量提供与变量相关方法（即getters/setters）的声明和主体。 在主项目类中，键入m并使用代码补全快速提供main的声明。 父主题： 代码补全

查看更多 →

代码自动补全 IntelliJ IDEA等平台 VS Code IDE CodeArts IDE 父主题： API插件能力

查看更多 →

使用自动学习实现图像分类 准备图像分类数据 创建图像分类项目 标注图像分类数据 训练图像分类模型 部署图像分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

查看更多 →

应用场景 内容审核 -图像 内容审核-图像有以下应用场景： 视频直播 在互动直播场景中，成千上万个房间并发直播，人工审核直播内容几乎不可能。基于图像审核能力，可对所有房间内容实时监控，识别可疑房间并进行预警。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0

查看更多 →

提升业务效率。 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

查看更多 →

触发代码补全 要手动触发代码补全，请按“Ctrl+I” / “Ctrl+Space” / “Ctrl+Shift+Space” 或输入触发字符（如点字符 “.”）。 要插入选择的符号，请按“Enter” 。 要插入选定的符号并替换当前光标位置处的符号，请按“Tab” 键。 要关闭

查看更多 →

触发代码补全 要手动触发代码补全，请按“Ctrl+Shift+Space”（IDEA键盘映射）或键入触发字符（例如点字符'.'）。 要插入所选符号，请按“Enter”键。 要插入选定的符号并替换当前位于光标位置的符号，请按“Tab”键。 要关闭代码推荐列表而不插入推荐代码，请按“Escape”。

查看更多 →