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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如何做课程学习？ 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学

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支持特殊声音识别：支持特殊声音识别模型，如娇喘、呻吟、敏感声纹等。 录播/电台语音 监测内容传播类 / FM电台类音频数据，降低业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，基于复杂环境语音审核准确率高。 支持特殊声音识别：支持特殊声音识别模型，如娇喘、呻吟、敏感声纹等。 内容审核-视频

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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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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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将新兴技术融入人才培养与专业建设过程中； 产业项目实训案例不足； 教师缺乏真实产业项目的工程实践经验，不能独立带学生做真实企业项目； 学生学习兴趣不高，动手意愿不足； 学生的学习情况要有数据记录、可评价。 通过本方案实现的业务效果： 青软创新集团数字化人才培养方案以数字化平台为基础创新实

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如何避免频繁登录CodeArts？ CodeArts采用华为云统一的会话超时策略，会话超时时长默认为1个小时。 当用户超过设置的时长未操作界面，会话将会失效，需要重新登录。 管理员可以通过统一身份认证服务（IAM）的“安全设置”页面设置会话超时策略。 登录华为云控制台，鼠标移动至

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如何避免上传重复文件？ 视频点播服务提供了上传校验功能。在控制台上传音视频文件时，打开“防止上传重复文件”开关，即会对添加的音视频文件进行校验，检查点播服务中是否已存在内容相关的文件。 图1 本地上传 您也可以使用点播服务提供的上传检验接口进行重复文件检查。 父主题： 上传问题

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典型场景说明 通过典型场景，我们可以快速学习和掌握标签索引的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 某在线付费学习APP给会员打上各种属性标签，以方便后续的资源投放和精准定位营销。例如，需要ms级统计拥有学士和硕士学位的用户数量是多少？以及是哪些用户？ 用户信息表字段如下：

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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更多设置：添加协同人 图7 添加协同人 协同人默认可以查看学习项目 协同人可对学习项目进行查询、任务分派、阅卷、编辑、报名设置、设置循环任务、自动分派的设置，具体允许协同人对该项目做如何设置取决于管理员是否勾选具体操作。 协同人对该项目进行分派时，分派的对象取决于协同人数据权限设置的选择范围

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如何避免重要需求遗漏 避免重要需求遗漏的思路 避免重要需求遗漏，首先我们需要反问一句——为什么这些紧急重要的需求无法更早预见？同样的，我们需要了解： 具体是哪些外界原因？这些原因是否有共性，有的话，那就针对性处理。 增加的需求有无共性特点？有的话，可以针对性处理。 临时增加有多临

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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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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衡量分布式深度学习的加速性能时，主要有如下2个重要指标： 吞吐量，即单位时间内处理的数据量。 收敛时间，即达到一定的收敛精度所需的时间。 吞吐量一般取决于 服务器 硬件（如更多、更大FLOPS处理能力的AI加速芯片，更大的通信带宽等）、数据读取和缓存、数据预处理、模型计算（如卷积算法选

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； 按需使用 弹性计费：成本更可控：云上计算机资源闲置关闭不计费，按照工作有效时间弹性计费，成本更加可控。 约束与限制 管理平台部署限制 硬件限制：北鲲云管理平台运行环境推荐配置CPU4核、内存16G、系统盘200GB，最少需要三个节点做高可用部署。 软件系统限制：北鲲云管理平台

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务效率。 媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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