户，为区域教育的智能治理、智慧教学、个性学习、智慧评价进行赋能。 通过大数据、AI、物联网、 区块链 等技术的深度融合，构建支撑区域教育数字化转型发展的数字化底座，支撑教育的学校管理、人事管理、教育教学、教育考试、教育督导、教育教研、学生学习、发展评价等各项教育业务的数字化转型发展，

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通过E CS 集群部署在线学习平台服务 基于RDS for MySQL存储用户后台数据 基于 Web应用防火墙 提供网络安全防护，保障后台 服务器 的安全 使用分布式缓存服务Redis存储用户的信息，加速登录服务 使用OBS存储在线学习视频等资源 集成CDN用户在线学习视频播放的速度，提升用户使用体验感；

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创建学生成绩管理对象模型 目的 通过创建一个“学生成绩管理”的对象，让您快速熟悉创建自定义对象、自定义字段，快速理解对象间的关联关系，及快速理解对象的结构和数据对象表。 场景描述 本示例以新建一个学生成绩管理对象为例，为您介绍对象间关联的相关内容。本示例中对象里的班级对象是通过L

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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查看具体内容。 进入到具体的章节之后，可以在资料模块完成知识的学习，在作业模块完成学习知识的自我检查。 单击左侧导航栏可以切换不同的学习内容。 预览 按钮，可以打开或关闭资料的全局预览。 全屏 按钮，可以最大化实现资料预览。 学习返回。 方案一：通过Classroom的导航链接进行返回（推荐此种方案）。

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CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍 应用容器化改造流程 步骤1：对应用进行分析 步骤2：准备应用运行环境

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成员管理 单击左侧“成员管理>学生管理”，进入学生管理界面后，可对教学班进行添加、修改和删除操作。 图1 学生管理 图2 添加班级 图3 删除班级 教学班中可添加需参与学习的学⽣，添加学⽣：通过专业、班级选择，将学⽣批量添加⾄课程， 图4 添加学⽣ 或通过分享班级码，学⽣⾃⾏加⼊课程。

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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如何获得开发者认证的学习材料？ 华为云开发者学堂提供在线的视频课程，在线实验，相关学习资料都可以在认证详情页面上获取。 父主题： 开发者认证课程学习常见问题

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高校教学 场景描述：高校教师与学生，学习与授课。 场景特点：目前缺少功能完备的研发工具链，搭建研发工具环境耗费大量时间，环境维护耗费精力，现有的研发工具上手慢，学习成本高，不利于教学。 适用场景： 代码托管服务 提供完整的代码托管服务，以及丰富的代码仓库模板，使学生可以迅速上手。 项目外包

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新高考更注重学生整体素质和综合能力的评价，也会考虑学科竞赛、社会实践等非高考因素。这个改革是想减轻学生的学业压力，让他们能更全面地发展。 因为互联网技术的发展，网络教育在中国越来越受欢迎。 更多的学校和教育机构提供在线课程和远程学习平台，让学生能灵活选择时间和地点学习。 网络教育

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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。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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查询学生函数习题提交记录信息 功能介绍 查询学生指定作业的习题提交记录信息(针对函数习题) 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v3/jobs/

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Notebook开发深度学习模型

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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