Wav2Lip，人脸说话视频模型，训练、推理 Wav2Lip是一种基于对抗生成网络的由语音驱动的人脸说话视频生成模型。主要应用于数字人场景。不仅可以基于静态图像来输出与目标语音匹配的唇形同步视频，还可以直接将动态的视频进行唇形转换，输出与输入语音匹配的视频，俗称“对口型”。该技术的主要作用就是在

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在旧版体验式开发模式下，模型训练服务支持的特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLab交互式开发模式，是界面右上角的图标中的“数据处理”菜单下面的数据处理算子。 模型包 将模型

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Search）提供电商场景下的搜索能力，目前包括通用商品搜索和服装商品搜索。通用商品搜索，旨在针对入库的图像数据提供商品类目的目标搜索能力，目前支持12类的全品类商品搜索；服装商品搜索，旨在针对入库的图像数据提供服装垂域的目标搜索能力，目前支持上装/裤装/裙装/内衣的全品类服装商品搜索。

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Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。

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协助客户对业务系统完成现状调查和关键痛点识别。 适用性评估 通过华为多年微服务实战经验总结的参考模型，帮助客户从业务属性、竞争力、技术实践和团队四个方面对现状进行评估，识别适合实施微服务的业务范围。 目标设定 根据微服务成熟度等级模型，客观认识自己当前所处的级别，以及经过变革后预期能达成的级别。 差距分析

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设置NLP连接器对接参数，单击“保存”。 名称：新建连接器的名称。 访问密钥ID：配置为前提条件中获取的“Access Key Id”对应的值。 访问密钥：配置为前提条件中获取的“Secret Access Key”对应的值。 区域：NLP服务所在的区域，可以跨区域，即NLP和AstroZero不在同一个区域。

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配置为前提条件中获取的“Access Key Id”对应的值。 访问密钥 配置为前提条件中获取的“Secret Access Key”对应的值。 区域 NLP服务所在的区域，可以跨区域，即NLP和AstroZero不在同一个区域。 项目ID 当前用户的项目ID，配置为前提条件中获取的值。 描述

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化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 SFT监督式微调(Self-training Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数

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一个通过Docker镜像创建的运行实例，一个节点可运行多个容器。容器的实质是进程，但与直接在宿主执行的进程不同，容器进程运行于属于自己的独立的命名空间。 kubernetes kubernetes是一个开源的，用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用，Kubernetes的目标是让部署容器化的应用简单

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基于已发布的模型路径生成 API服务 操作场景 基于已发布的模型路径探索可以配置聚合服务，通过该方式，您可快速生成对应的API，其状态处在正在工作中。 通过此方式生成的API为非纯脚本服务，且脚本类型为JavaScript。 前提条件 已获取开发人员及以上权限用户的账号和密码。 操作步骤

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训练详情 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个标签的样本数不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。

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Standard的自动学习功能完成“图像分类”AI模型的训练和部署。 面向AI开发零基础的用户 使用Standard自动学习实现口罩检测 本案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者使用ModelArts Standard的自动学习功能完成“物体检测”

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ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台 ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型，无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。 开源和定制化 该解决方案是开源的，用户可以免费用于商业用途，并且还可以在源码基础上进行定制化开发。

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城市治理和智慧工地等场景，基于华为云人工智能和大数据的技术优势，实现泛园区场景的智慧化管理，提供基于AI的事件智能感知和分析能力，助力业务闭环，使生产生活更加便捷和高效。 方案架构 园区智能体通过对泛园区场景的多源、多模态数据进行采集和接入，基于灵活的云上或边缘部署架构，提供面向

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accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1：F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的模型一个版本。如第一次训练版本号为“0

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训练详情 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个标签的样本数不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。

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创建用于上传训练数据和结果数据导出的OBS桶，开发者可以自主通过华为云账号向该桶上传更新数据和下载结果数据； 用户在HiLens技能市场订阅所需的边侧AR服务技能；用户自购边缘 服务器 ，使用HiLens云服务纳管边缘服务器并将技能下发到边缘服务器。 方案优势 算法高效高精度 采用先进的深度学习、AR算法，

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NLP服务需要用户通过调用API接口，将需要文件识别成可编辑的文本，然后返回JSON格式的识别结果，用户需要通过编码将识别结果对接到业务系统或保存为TXT、Excel等格式。 首次使用NLP 如果您是首次使用NLP的用户，建议您学习并了解如下信息： 功能介绍 通过功能介绍章节的内容，了解NLP不同功能的具体介绍，主要包括 自然语言处理基础 （Natural

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标签的样本数不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。

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政府、金融、能源等行业门户网站及应用安全、合规要求 HW行动-现有安全防护的补充 安全威胁检测与防御 业务痛点与挑战 没有有效的防0-day手段，高风险的攻击大部分都是基于0-day漏洞实现。 安全产品多，安全运维要频繁升级特征库，对安全运维人员要求比较高，并且存在供应链攻击的风险 缺乏安全事件实时响应能力，系统防御能力脆弱

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"在贵州黔东南苗族侗族自治州台江县革一镇乡下，有一座两层的小木屋，和这里的大部分木质吊脚楼一样，小木屋依山而建。但这座木屋又很“特别”，它有一个“山东哥哥助学工作站”的名字。这座木屋，凝聚了“山东哥哥”与贵州山区儿童之间的情谊，也见证了一位名叫隋刚的淄博“80后”小伙18年来的坚守。" } 成功响应示例 {

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