分身数字人驱动算法可以应用于真人视频自动生成，包括新闻播报、课件制作等场景，以取代真人视频拍摄，提升视频内容生产效率。 算法目的意图 可以使用授权过的真人视频，在预训练模型基础上，生成真人数字人驱动模型。该模型可基于音频生成口型匹配的数字人视频，实现真人视频自动生成，包括新闻播报、课件制作等场景，以取代真人视频拍摄，提升视频内容生产效率。

查看更多 →

2.0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 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

查看更多 →

初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数：叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数：叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数 叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 正则损失计算方式

查看更多 →

如何创建自定义视图和模型 工具支持用户根据业务需要在“工程设置>视图”中新增自定义类型的视图和模型。 单击上图位置中的“新增”按钮，输入新建视图类型的名称，单击“确定”。 单击新视图类型后面的“+”按钮，弹出“创建模型”窗口，输入新模型的名称。 单击确定后，会弹出关联工具箱的提示，单击“确定”。

查看更多 →

在逻辑模型图中创建建模元素 选择逻辑模型图后，工具面板会显示对应模型图下的建模元素。 将鼠标移动到需要使用的元素System上直至变成手势图标，此时左键拖拽元素到右侧画布中，松开左键后成功创建名称为System1的元素，同样的方式创建元素Subsystem1，如下图所示： 图1 创建元素

查看更多 →

[[ "$?" == "0" ]];then echo "${node_item} is CentOS node";fi;done 回显如图： 假定用户CentOS节点的ip为10.0.50.187 (请替换为实际IP)，执行下述命令查看canal-agent版本： kubectl

查看更多 →

避免IPVS缺陷导致的DNS概率性解析超时 问题描述 当集群使用IPVS作为kube-proxy负载均衡模式时，您可能会在CoreDNS缩容或重启时遇到DNS概率性解析超时的问题。 该问题由社区Linux内核缺陷导致，具体信息请参见https://github.com/torva

查看更多 →

例如在深度学习领域，可以根据用户输入的正样本和负样本，对数据进行清洗，保留用户想要的类别，去除用户不想要的类别。 数据选择：数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采集图片过程中引入的重复图片、相似图片等问

查看更多 →

择“我的图谱资产库 > 我的模型”，进入“模型管理”页面。 在模型列表左上方，单击“创建模型”。 弹出“创建模型”对话框，如图1所示。 图1 创建模型 按表1填写相关信息。 表1 创建模型参数说明 参数 说明 模型名称 模型的名称。暂不支持修改。 模型模板 选择训练模型预置模板。

查看更多 →

速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成熟的权限

查看更多 →

初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数：叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数：叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数 叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 正则损失计算方式

查看更多 →

性就越高。 取值范围：0.1~1 默认值：1 top_k 选择在模型的输出结果中选择概率最高的前K个结果。 取值范围：1~1000 默认值：20 在对话框中输入问题，查看返回结果，在线体验模型服务。 图2 体验模型服务

查看更多 →

多人协同的样本标注1 图6 多人协同的样本标注2 支持上传矢量分类数据转换为样本，在已有样本基础上提升标注效率；也支持上传多期影像、生态保护红线等矢量，作为底图进行辅助标注，提供多种魔术棒、自适应宽度采集等半自动标注工具。 图7 辅助标注1 图8 辅助标注2 图9 多种样本半自动标注工具

查看更多 →

中文、英文 通义千问2-VL 图像理解 图像理解、对话问答 中文、英文 DeepSeek-R1 文本生成 对话问答、文本生成推理 中文、英文 DeepSeek-V3 文本生成 对话问答、翻译 中文、英文 模型分为量化模型和非量化模型，其中，量化模型又包括SmoothQuant-W8A8和AWQ-W4A16两种。

查看更多 →

基于已发布的模型路径生成探索视图 操作场景 基于已发布的模型路径探索可以配置探索视图，通过探索视图，您可快速查找数据，数据结果以图形化的形式直观呈现（探索视图更多内容请参考探索视图）。 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 登录LinkX-F系统首页。 选择“数据探索

查看更多 →

返回流水线构建页面。 图16 关闭知识融合 步骤8：配置图谱质检 在流水线构建页面，单击“图谱质检”，页面下方弹出“图谱质检”对话框，单击右侧按钮可以放大对话框。 图17 图谱质检 在“图谱质检”对话框，打开“图谱质检”开关，单击“保存”。 图谱质检为非必选流程，关闭和开启状态均不影响图谱构建。

查看更多 →

在“创建应用”页面，填写应用名称与应用描述，单击页面左下角的图片可修改应用图标，单击“确定”，进入应用编排页面。 图1 应用编排页面 步骤2：配置Prompt 创建应用后，需要撰写提示词（Prompt），为Agent设定人设、目标、核心技能、执行步骤。 应用会根据盘古NLP大模型对提示词的理解，来选择使用插件

查看更多 →

图解工业数字模型驱动引擎

查看更多 →

至此，企业A完成了整个 TICS 联邦建模的流程，并将模型应用到了营销业务当中。这个预测作业可以作为后续持续预测的依据，企业A可以定期地使用模型预测自己的新业务数据。同时企业A也可以根据新积累的数据训练出新的模型，进一步优化模型预测的精确率，再创建新的联邦预测作业，产出更精准的预测结果供业务使用。

查看更多 →

态。 控制台：单击对象，进入对象详情页，如图4所示，在基本信息页签即可查看对象恢复状态。 图3 使用控制台查看对象恢复状态 OBS Browser+：单击对象右侧的“”图标，然后单击“属性”选项，如图5所示，在弹窗中查看对象恢复状态。 图4 使用Browser+查看对象恢复状态

查看更多 →

属性引用深度超过配额限制 错误码描述 属性引用深度超过配额限制。 可能原因 资产属性作为其他的分析任务的输入参数，此时该资产属性引用深度为1，举例：模型A中有属性a，而模型B的分析任务以a为输入参数，则a的引用深度为1，深度限制最大为10。 处理建议 系统已为用户创建资产模型时增加

查看更多 →