基于Tomcat快速构建Java Web环境

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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人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 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

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环境与环境变量 在开发项目中，不同阶段对应不同环境，例如：前端与后端的开发人员需要在研发环境做功能联调，测试人员需要在测试环境测试，上线生产环境前也需要在预发环境验证，不同环境对应不同的前置URL和接口参数值，为了方便快速切换运行环境，快速修改前置URL等参数，CodeArts API提供了环境管理功能。

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根据环境ID修改环境 功能介绍 此API通过环境ID修改环境。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI PUT /v3/{project_id}/cas/environments/{environment_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述

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环境与环境变量 在开发项目中，不同阶段对应不同环境，例如：前端与后端的开发人员需要在研发环境做功能联调，测试人员需要在测试环境测试，上线生产环境前也需要在预发环境验证，不同环境对应不同的前置URL和接口参数值，为了方便快速切换运行环境，快速修改前置URL等参数，CodeArts API提供了环境管理功能。

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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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配置增强高速网卡（Ubuntu系列） 下面以Ubuntu 16.04 LTS (Xenial Xerus x86_64)操作系统为例，举例介绍 裸金属服务器 增强高速网卡的bond配置方法： Ubuntu系列其他操作系统的配置方法与Ubuntu 16.04 LTS (Xenial Xerus

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录即可开始实验，免去了繁琐的系统配置、环境搭建等流程，让学生专注于实践操作原理和开发过程，辅助老师高效完成实践课程的开展和实验结果的查阅。 特别适合如下类型和行业销售： 专注于提供IT技术教育和培训的机构，可以通过平台为学生提供前沿的虚拟仿真实验环境，提升教学质量，增强学员的实际操作能力。

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感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 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

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根据环境ID删除环境 功能介绍 此API通过环境ID删除环境。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI DELETE /v2/{project_id}/cas/environments/{environment_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型

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根据环境ID删除环境 功能介绍 此API通过环境ID删除环境。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI DELETE /v3/{project_id}/cas/environments/{environment_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型

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rset、Docker可视化运行环境Portainer、企业云盘系统Nextcloud、一站式DevOps平台GitLab、网络统计分析平台Matomo、实时视频 服务器 SRS、幻兽帕鲁 Palworld 运行环境、Node.js 运行环境、在线学习系统Moodle、网站内容管理系

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通常为了降低开发难度、提升AI应用的性能，开发者会基于深度学习推理框架开发AI应用，例如Google开源的MediaPipe、腾讯开源的TNN等。ModelArts提供了基于华为云ModelBox推理框架的开发环境，它具备如下优点： 提供开箱即用的云上AI应用开发环境，预置高性能推理框架ModelBo

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Debian9、Debian10、Debian11、Red Hat6、Red Hat7、Red Hat8、Ubuntu12、Ubuntu14、Ubuntu16、Ubuntu18、Alma、SUSE 12、SUSE 15、HCE1.1。 通用安全标准：HCE1.1 Windows系统：

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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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免费体验 自动学习 在ModelArts自动学习功能中，在训练模型和部署上线阶段，可选择免费的计算规格，端到端体验一个自动学习项目，大大降低您的体验成本。 单击此处进入ModelArts管理控制台，参考如下操作指导体验免费规格的使用。 使用场景 自动学习项目分为“数据标注”、“模型

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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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部署您的容器化应用，以及方便的管理和维护。 volcano插件：Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性。 Flink Operator：通过Flink

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、合理，有助于提高管制策略的有效性和针对性。 闭环管理与自主学习机制：国蓝中天实现了污染摸排流程化反馈数据的闭环管理与自主学习。这种机制使得管制系统能够不断学习和优化，进一步提高污染管治的有效性。通过持续的数据反馈和学习，系统能够不断完善自身，适应不断变化的污染状况。

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实现模型计算量满足端、边小硬件资源下的轻量化需求，模型压缩技术在特定领域场景下实现精度损失<1%。 当训练数据量很大时，深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑，仅单一的调优手段无法达到期望

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态化录播系统，设备/环境管理系统的建设，改善教学手段与方法，实现线上教学空间和物理教学空间、课堂教学和课堂外教学环节的一体化。 方案架构 依托智慧教室的建设，为学校构建下一代数字学习环境，促进教学对象、教学内容、教学活动、教学工具、教学空间有机融合。 通过深度融合的软硬件集成，用

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