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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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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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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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务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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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。

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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在“部署”弹出框中，您可以选择“自动学习免费规格（CPU）”或“自动学习免费规格（GPU）”规格，两个规格均为免费规格。计算节点个数只能设置为1。勾选“我已阅读并同意以上内容”，然后单击“确定”启动部署上线任务。 当部署上线任务状态变为“运行中”时，表示部署已完成。您可以在“自动学习>部署上线”中查看服

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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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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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执行以下命令启动ttyS0： sudo start ttyS0 如果要使用root用户通过串口进行登录，需要修改安全配置文件。在“/etc/securetty”文件最后添加ttyS0。 父主题： 配置 裸金属服务器 远程登录

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如何禁止Ubuntu 20.04内核自动升级 场景描述 在Ubuntu 20.04每次内核升级后，系统需要重新启动以加载新内核。如果您已经安装了自动更新功能，则系统将自动下载和安装可用的更新，这可能导致系统在不经意间被重启，若使用的软件依赖于特定版本的内核，那么当系统自动更新到新

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root@ecs-c47c:~# npm -v 10.7.0 Ghost 安装与配置 Ghost v1.0.0 及以上版本已加入了Ghost-CLI，因此可以直接安装配置Ghost-CLI。 执行以下命令，安装Ghost-CLI。 sudo npm install ghost-cli@latest

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mlstudio-pyspark2.4.5-ubuntu18.04 CPU算法开发和训练基础镜像，包含可以图形化机器学习算法开发和调测MLStudio工具，并预置PySpark2.4.5 CPU 否 是 mindspore1.2.0-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04 GPU算法开

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mlstudio-pyspark2.4.5-ubuntu18.04 CPU算法开发和训练基础镜像，包含可以图形化机器学习算法开发和调测MLStudio工具，并预置PySpark2.4.5 CPU 否 是 mindspore1.2.0-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04 GPU算法开

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部分深度学习模型参数 一键式模型部署和API发布，提供深度学习模型的快速部署功能，支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控和统计分析，轻松实现AI能力服务化。 图19 模型部署发布平台 平台基于模型训练结果，面向典型业务场景与应用需求，可提供遥感影像在线智能解译能力，包括遥感影像的单

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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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在页面右下角单击“启动训练”进行模型训练。 在弹出的界面配置执行参数，配置执行参数可选择常规配置与自定义配置。 常规配置：通过界面点选算法使用的常规参数，具体支持的参数请参考表1。 表1 常规配置参数 算法类型 参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。

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可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能 面向智慧商超的车牌识别技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的车牌并进行车牌识别，识别结果自动上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。

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