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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高级版、专业版、旗舰版机器人支持轻量级深度学习。 重量级深度学习：适用于对问答精准度要求很高的场景，扩展问越多，效果提升越明显。 旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。

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公布答案 背景信息 老师完成作业批阅之后，可以选择公布答案，所有学生都可以看到作业的答案。 操作流程 公布答案的基本操作流程如下： 操作步骤 进入Classroom的个人中心，在“教学空间 > 教学课程”中选择课堂,进入课堂详情。 选择需要公布答案的章节，同时选择需要公布答案的作业。

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阅读指引 对于首次接触 GaussDB (DWS)的用户，建议先阅读以下部分： 介绍GaussDB(DWS)服务的特点、功能和适用场景。 GaussDB(DWS)入门包含一个示例，引导您完成创建 数据仓库 集群、创建数据库表、上传数据和测试查询这一过程。 如果打算或正在将应用程序从其他

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阅读指引 对于首次接触 GaussDB(DWS)的用户，建议先阅读以下部分： 介绍GaussDB(DWS)服务的特点、功能和适用场景。 GaussDB(DWS)入门包含一个示例，引导您完成创建数据仓库集群、创建数据库表、上传数据和测试查询这一过程。 如果计划或正在将应用程序从其他

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阅读指引 本文档主要提供云原生数仓类型GaussDB(DWS) 3.0（以下简称DWS 3.0）的开发使用指导，文档中的“语法参考”、“系统表”、“GUC参数”等章节也仅描述DWS 3.0数仓类型独有的内容。 其他通用的语法、系统表、视图、函数和GUC参数，在本文档不再描述，请参考DWS

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使用前阅读 概述 欢迎使用 虚拟专用网络 （Virtual Private Network，以下简称VPN）。VPN用于在远端用户和虚拟私有云（Virtual Private Cloud，以下简称VPC）之间建立一条安全加密的公网通信隧道。默认情况下，在虚拟私有云（VPC）中的弹性云

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内核功能与接口 内核memory的OOM进程控制策略 内核memory的多级内存回收策略 内核cpu cgroup的多级混部调度 内核异常事件分析指南

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适用于人工智能与机器学习场景的合规实践 该示例模板中对应的合规规则的说明和修复项指导如下表所示： 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 说明指导 规则描述 修复项指导 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护的版本

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单击作业卡片，查看作业的答案和成绩。 单击历史记录，可以查看学生提交作业的历史信息。 在习题列表的上方会展示当前作业的成绩。 在习题作答区域会显示正确的答案及解析，查看答案及解析需要老师公布答案才可看到。 父主题： 我的课堂

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查看成绩和答案 学生可以在“个人中心 > 学习空间”查看自己参加过的考试状态。 单击对应的考试标题，可以查看该考试的成绩和考试记录。 单击对应的考试时间，可以进入该考试查看成绩。 学生查看成绩后，可以单击“查看详情”，页面将显示学生的考试结果和答案。 如果考试记录的结果显示为判分中，请联系老师进行批阅。

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机器人客服功能 机器人客服咨询操作（PC端） 在PC端集成入口进入eGPT对话界面。 通过直接对话或者使用预制的默认问题对机器人进行咨询。 如果机器人客服的回复有对应原文支持，则可以直接在右侧的拓展阅读窗口中查看对应的知识原文。 图1 机器人客服咨询操作-PC端 机器人客服咨询操作（移动端）

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RES提供一站式媒资推荐解决方案，支持针对行为数据实时生成用户的兴趣标签，提供离线、近线、在线三层计算，完成千人千面的个性化媒资推荐。 场景优势 可以实现7*24小时，智能学习用户行为，构建兴趣模型。 兴趣文章命中率高，用户粘性增强，PV增幅明显。 减少人工运营规则的摄入，减低人力成本。

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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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算法基本原理 数字人照片建模算法是指使用深度学习算法将已授权的人像照片信息转换为数字人3D模型的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：有授权的人像照片。 算法原理：使用深度学习算法，将人像照片转换为数字人3D模型。 输出结果：数字人3D模型。 应用领域：数字人照片建模算法可应用

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智能问答机器人版本 智能问答机器人支持基础版、高级版、专业版、旗舰版四种规格，各规格的差异如表1所示。 表1 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 -

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创建问题答案（createQuestionAnswer） 场景描述 调用该接口，创建一条答案数据。 接口方法 POST 接口URI https:// 域名 /apiaccess/v1/scriptAnswer/createQuestionAnswer，例如域名是service.besclouds

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万物智能的智能世界。国务院于2017年7月份印发了《新一代人工智能发展规划》，将人工智能发展提高到国家战略层面，规划明确要求“到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步”。然而我国人工智能人才缺口很大，为了抓住这一历史机遇，加速构建人工智能人才生态，华为云推出了华为人工

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、MP4、MPG、WMV、MOV、RMVB、M3U8等 在线教育：精准识别和拦截线上教学、互动、录播课程中的违规内容，保障用户尤其是未成年人的身心健康： 360度全方位检测：提供多模态综合审核方案，对视频内容中的画面、声音、文字进行全方位解析。 支持类型广：支持多种视频文件格式：

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基本功能与设置 座席签入 查询座席的配置技能（可选） 签入座席的技能 获取座席事件 座席签出 父主题： 基本应用开发

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