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满意度。 图4 家长全流程参与课后服务 双减课后服务解决方案，用“科技赋能教育”助力课后服务准确实施。推进数字化赋能的教育教学、优质资源供给和治理体系建设，实现“减负”和“提质”相结合，保障课后服务高质可持续开展，助力打造“双减”全国标杆。提升区域义务教育优质均衡发展水平，全面促进教育高质量发展。

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查看成绩和答案 学生可以在“个人中心 > 学习空间”查看自己参加过的考试状态。 单击对应的考试标题，可以查看该考试的成绩和考试记录。 单击对应的考试时间，可以进入该考试查看成绩。 学生查看成绩后，可以单击“查看详情”，页面将显示学生的考试结果和答案。 如果考试记录的结果显示为判分中，请联系老师进行批阅。

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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创建学生成绩管理对象模型 目的 通过创建一个“学生成绩管理”的对象，让您快速熟悉创建自定义对象、自定义字段，快速理解对象间的关联关系，及快速理解对象的结构和数据对象表。 场景描述 本示例以新建一个学生成绩管理对象为例，为您介绍对象间关联的相关内容。本示例中对象里的班级对象是通过L

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，将图片标注“合格”、“不合格”，通过训练部署模型，实现产品的质检。 物体检测 物体检测项目，是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片，用合适的框标注物体作为训练集，进行训练输出模型。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体的计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。

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欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特征挖

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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户，为区域教育的智能治理、智慧教学、个性学习、智慧评价进行赋能。 通过大数据、AI、物联网、 区块链 等技术的深度融合，构建支撑区域教育数字化转型发展的数字化底座，支撑教育的学校管理、人事管理、教育教学、教育考试、教育督导、教育教研、学生学习、发展评价等各项教育业务的数字化转型发展，

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查看具体内容。 进入到具体的章节之后，可以在资料模块完成知识的学习，在作业模块完成学习知识的自我检查。 单击左侧导航栏可以切换不同的学习内容。 预览 按钮，可以打开或关闭资料的全局预览。 全屏 按钮，可以最大化实现资料预览。 学习返回。 方案一：通过Classroom的导航链接进行返回（推荐此种方案）。

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目推进、综合实训缺少统一规范化的流程与平台。 推荐搭配 需求管理、代码托管、代码检查、编译构建、测试计划、部署。 实现结果 在实践中学习软件开发，用实践项目培养人才。

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成员管理 单击左侧“成员管理>学生管理”，进入学生管理界面后，可对教学班进行添加、修改和删除操作。 图1 学生管理 图2 添加班级 图3 删除班级 教学班中可添加需参与学习的学⽣，添加学⽣：通过专业、班级选择，将学⽣批量添加⾄课程， 图4 添加学⽣ 或通过分享班级码，学⽣⾃⾏加⼊课程。

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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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高校教学 场景描述：高校教师与学生，学习与授课。 场景特点：目前缺少功能完备的研发工具链，搭建研发工具环境耗费大量时间，环境维护耗费精力，现有的研发工具上手慢，学习成本高，不利于教学。 适用场景： 代码托管服务 提供完整的代码托管服务，以及丰富的代码仓库模板，使学生可以迅速上手。 项目外包

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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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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用户端的目标是帮助用户快速体验各种应用场景，并提供一站式的学习资源。通过选择对应的学习资源或沙箱实践内容，用户可以进行在线学习和实验。无论是课程学习还是实践操作，用户都可以在学院门户找到所需的功能入口。 另外，用户端还为用户提供了个人中心功能，方便用户进行课程、试验和实验报告的管理。在个人中心中，用户

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文本卡片：用于对代码进行整体说明。 代码卡片：分为习题代码和参见答案。 习题代码：是为学生可见，参见答案学生侧无法展示。 测试用例：针对参见答案，分为自定义、用例模板和文本匹配。 文本匹配：应用于学生代码和参见答案完全匹配的场景。 用例模板：系统的运行结果与正确值的匹配，匹配则验证通过。 自定义：使

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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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