基于Tomcat快速构建Java Web环境

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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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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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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方言以及英语。方言当前支持四川话、粤语和上海话。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景的 语音识别 进行优化，识别率达到业界领先。 前沿技术 使用工业界成熟的算法，结合学术界最新研究成果，为企业提供独特竞争力优势。 支持热词 针对专业词汇，支持上传至热词表，增加专业词汇的识别准确率。

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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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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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String 环境ID。 name String 环境名称。 description String 环境描述。 project_id String 项目ID。 enterprise_project_id String 企业项目ID。 deploy_mode String 环境类型。 vpc_id

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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。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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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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可视化的管理平台，便于您集中下发配置信息，查看在同一区域内主机的防护状态和检测结果。 HSS云端防护中心 使用AI、机器学习和深度算法等技术分析主机中的各项安全风险。 集成多种杀毒引擎，深度查杀主机中的恶意程序。 接收您在控制台下发的配置信息和检测任务，并转发给安装在 服务器 上的Agent。 接收

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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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问答模型训练管理 专业版 适合企业复杂对话流程，需要多轮对话的场景，包括以下功能模块： 包含“高级版”功能，以及以下功能。 多轮技能管理 知识共享 应用授权 旗舰版 适用于对机器人答准率有高要求，数据样本大的场景，包括以下功能模块： 包含“专业版”功能，以及以下功能。 深度学习模型训练 如何修改机器人规格

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机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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不用进行强化学习，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。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而指导学习算法的方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略

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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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不用进行强化学习，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。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而指导学习算法的方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略

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云容器实例环境 云容器实例提供无服务器容器引擎，让您无需创建和管理服务器集群即可直接运行容器。 创建环境 开始基因分析前，请先创建环境。 登录G CS 控制台，选择左侧导航栏的“环境管理”，在右侧页面单击“创建环境”。 设置“默认环境”：是/否。若当前没有环境，则将要创建的环境即为默认

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配置环境和环境变量 环境是指API的受限使用范围，API只有在发布到环境后，才能被调用。API可以被发布到不同的自定义环境中，如开发环境、测试环境等。RELEASE是系统默认的发布环境，也是正式发布环境。 环境变量是指在环境上创建可管理的一种变量，该变量固定在环境上。通过创建环境变

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根据环境ID修改环境资源 功能介绍 此API用于通过环境ID修改环境资源。 URI PUT /v3/{project_id}/cas/environments/{environment_id}/resources 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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status String 环境资源开通状态。 CREATION_IN_PROGRESS，环境资源创建中。 CREATION_FAILED，环境资源创建失败。 CREATION_COMPLETE，环境资源创建成功。 UPDATE_IN_PROGRESS，环境资源更新中。 UPDATE_FAILED，环境资源更新失败。

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String 环境ID。 name String 环境名称。 description String 环境描述。 project_id String 项目ID。 enterprise_project_id String 企业项目ID。 deploy_mode String 环境类型。 virtualmachine：虚拟机。

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