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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重构 命令 键（CodeArts IDE键盘映射） 键（IDEA键盘映射） 命令ID 查看可用的重构 Ctrl+Shift+R Ctrl+Shift+Alt+T editor.action.refactor 复制类 Alt+F6 F5 refactor.copy.class 安全删除

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重构 简介 代码操作 重构操作 重命名符号 代码操作的键绑定 父主题： 基本操作

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重构 简介 移动重构 提取/引入重构 内联重构 使方法静态 反转布尔值 用委托替换继承 用工厂方法替换构造函数 用生成器替换构造函数 封装字段 更改方法签名 更改类签名 将匿名类转换为内部类 尽可能使用Interface 类型迁移 包装返回值 转换为实例方法 删除中间人 安全删除

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移动重构 简介 复制Class 移动Class 移动包 移动内部类到上层 移动实例方法 移动静态成员 向上/向下移动成员 父主题： 重构

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重构前 message = "Hello!" print(message) 父主题： 案例

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重构前 print("Hello!") 父主题： 案例

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重构后 greeting = "Hello!" print(greeting) 父主题： 案例

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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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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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重构操作 提取方法 提取变量 父主题： 重构

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内联重构 简介 内联变量 内联参数 内联方法 内联字段 内联超类 内联到匿名类 父主题： 重构

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代码重构 简介 内联变量 引入变量 变量重命名 父主题： 代码编辑

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重构后 print("Hello!") 父主题： 案例

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重构后 message = "Hello!" print(message) 父主题： 案例

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重构前 message = "Hello!" print(message) 父主题： 案例

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执行重构 在代码编辑器中，将光标放在要内联变量使用的地方上。 在编辑器上下文菜单中，选择“重构”>“内联变量”或按 “Ctrl+Alt+N”。 父主题： 内联变量

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执行重构 在代码编辑器上，将光标放在要提取的表达式上。 在编辑器上下文菜单中，选择“重构”>“引入变量”或按 “Ctrl+Alt+V” / “Shift+Alt+L”。 如果多个表达式属于重构范围，请在出现的弹出窗口中选择所需的表达式。 在打开的对话框中，提供引入变量的名称。 父主题：

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执行重构 在代码编辑器中，将光标放在要重命名的符号的用法或声明上。 在编辑器上下文菜单中，选择“重命名符号”，或按 “F2” / “Shift+Alt+R” / “Shift+F6”（IDEA快捷键）。 在出现的弹出窗口中，为符号提供所需的新名称。 父主题： 变量重命名

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代码重构操作 重构是通过改变现有程序结构而不改变其功能和用途来提高代码的可重用性和可维护性。CodeArts IDE 支持重构操作，提供了多种重要的重构类型，来改变编辑器中的代码库。CodeArts IDE for C/C++ 内置了对 C/C++ 重构的支持，在本专题中，我们将展示

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