超分辨率转换

横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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Auto-framing最大可以框多少米？ Auto-framing的成像能力和视角长度关系不大，只要在摄像机覆盖范围内即可生效，华为企业智慧屏内置摄像机的成像角度为80度。 父主题： 摄像头

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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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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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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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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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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。 根据参数配置说明，配置数据是否压缩、压缩进程数量以及缓冲节点大小等特殊配置信息。 参数 配置说明 迁移过程数据是否压缩 选择“是”，迁移时，进行数据压缩，可以设置“压缩线程个数”。 选择“否”，迁移时，不进行数据压缩。 压缩线程个数 限定压缩线程个数，可以选择由系统自动设置，也可以手动设置，取整数（1<=

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使用函数压缩图片 案例概述 准备 构建程序 添加事件源 图片处理

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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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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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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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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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nt Video Team）提出的高度压缩数字视频编解码器标准，同时也是MPEG-4第十部分。 H.264标准的主要目标是：与其它现有的视频编码标准相比，在相同的带宽下提供更加优秀的图像质量。它既保留了以往压缩技术的优点和精华又具有其他压缩技术无法比拟的许多优点。 H.265 H

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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

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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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

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