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

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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

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值范围为5~10的整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值。 逻辑回归/FiBiNET 学习率 控制权重更新的幅度，影响训练收敛速度和模型精度，取值范围为0~1。 迭代次数 完成全部样本训练的次数，取值为正整数。 批大小 单次训练使用的样本数，取值为正整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值

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迭代计划 如何合理规划Sprint时间盒 如何移动迭代中需求变更后看板中的任务卡片 父主题： Scrum项目最佳实践

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迭代开发 如何在软件开发团队中管理突发性任务 如何解决开发团队中的任务没人领取的问题 父主题： Scrum项目最佳实践

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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

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新增迭代 功能介绍 新增迭代 URI POST /GT3KServer/v4/iterators 表1 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 branch_uri 是 String 分支URI 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token

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本节实验包含了如下三个部分：（1）训练轮数对联邦学习模型分类性能的影响；（2）迭代次数对联邦学习模型分类性能的影响；（3）参与方数据量不同时，本地独立训练对比横向联邦的模型性能。 不同训练参数对模型准确率、训练时长的影响 训练轮数对模型准确率的影响（迭代次数固定为20） 训练轮数 1 10 20

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数据均衡性分析 图11 共享样本数据库管理 全流程可视化自主训练，用户可选择网络结构、数据集利用云端算力进行自动学习，也可以利用notebook进行算法开发；支持基于预训练模型进行模型的自主训练与迭代优化，提高模型训练效率和精度。 图12 新建工程 支持模型超参数配置，包括：backbon

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查看迭代详情 功能介绍 查看迭代详情 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v4/iterations/{iteration_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 iteration_id 是 Integer 迭代id 请求参数 表2 请求Header参数

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删除项目迭代 功能介绍 删除项目迭代 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v4/projects/{project_id}/iterations/{iteration_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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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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表2 管理迭代 操作项 说明 编辑迭代 单击迭代所在行的，可对迭代进行编辑。 更改迭代状态 针对“未启动”状态的迭代，单击迭代所在行的，变更迭代状态由“未启动”变为“进行中”。 针对“进行中”状态的迭代： 单击迭代所在行的，变更迭代状态由“进行中”变为“未启动”； 单击迭代所在行的

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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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0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 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。

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备案编号 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

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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。 约束限制 仅IEF计算节点支持创建横向评估型作业。 创建可信联邦学习评估型作业 用户登录进入计算节点页面。 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 在弹出的对话框中配置作业名称相关参数，完成后单击“确定”。

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径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 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。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称

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购买资源包时，失效时间是怎么算？ 华为云支持以年或月为购买周期，当前支持的购买周期包括：1个月、多个月、 1年、 2年、3年。 示例1：1月21日购买的立即生效的1个月资源包，失效时间为2月21日 23:59:59 。 示例2：1月31日购买的立即生效的1个月资源包，由于2月份没

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创建Scrum项目迭代 功能介绍 创建Scrum项目迭代 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v4/projects/{project_id}/iteration 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 参数解释：

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