ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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临时授权方式实现图片处理(Java SDK) 功能说明 OBS为用户提供了稳定、安全、高效、易用、低成本的图片处理服务。您可以通过临时授权方式传入图片处理参数，对图片文件进行图片剪切、图片缩放、图片水印、格式转换等处理。 开发过程中，您有任何问题可以在github上提交issue

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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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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等技术加速计算过程。 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

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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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企业都不具备AI开发能力。 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部

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用户需要具备编程能力，熟悉Java、Python编程语言。 NLP服务需要用户通过调用API接口，将需要文件识别成可编辑的文本，然后返回JSON格式的识别结果，用户需要通过编码将识别结果对接到业务系统或保存为TXT、Excel等格式。 首次使用NLP 如果您是首次使用NLP的用户，建议您学习并了解如下信息：

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可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图，提供插件化的 区块链 对接存储，实现使用过程的可审计、可追溯。 容器化部署

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本方案将介绍一种虚拟数字人的方案，包含该方案的应用场景、方案架构、方案优势及其约束与限制。 虚拟数字人是基于近年来深度学习开发出的前沿技术而成形的一种“虚拟人”，它能够根据不同的应用场景，通过模拟人类行为并采用深度学习技术来实现自动化处理，使得被认知的过程更加准确、高效。本文将对此进行深入的分析，包括应用场景、

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Java SDK配置 调用示例 通用接口 ERC721业务接口 ERC1155业务接口 ERC998业务接口 合约仓库业务接口 工具接口 数据结构 父主题： SDK参考

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import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util

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Java 开发事件函数 java模板 制作依赖包

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Java 准备环境 获取与安装 本地应用注入iDME注解示例 创建 数据实例 示例 查询某实体的实例数据示例 父主题： 客户端SDK

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实现投票 使用说明 在实现会签章节中，通过将结果触发方式选择为“等待所有投票完成触发投票结果”实现了会签功能，本节将介绍如何通过用户任务实现投票功能。 操作步骤 需要先将操作投票任务的用户加入到一个工作队列或公共组中。 登录AstroZero服务控制台，单击“旧版入口”，进入经典版应用开发页面。

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查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算 节点 数据参

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支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算； 支

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信的吞吐量关系，以实现计算和通信时延的隐藏。 软件设计需要结合高性能硬件特性，充分利用硬件高速网络实现高带宽分布式通信，实现高效的数据集本地数据缓存技术，通过训练调优算法，如混合并行，梯度压缩、卷积加速等技术，实现分布式训练系统软硬件端到端的高效协同优化，实现多机多卡分布式环境下

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TE算子代码通过Python语言开发，实现流程如图1所示。支持的自定义算子的输入数据类型为：float16, int8, int16, int32, uint8, uint16, bool。不同计算操作支持的数据类型不同，详细请参见TE API参考。TE API同时支持float16与float32数据类型，但OMG进行模型转换的时候会

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TE算子代码通过Python语言开发，实现流程如图1所示。支持的自定义算子的输入数据类型为：float16, int8, int16, int32, uint8, uint16, bool。不同计算操作支持的数据类型不同，详细请参见TE API参考。TE API同时支持float16与float32数据类型，但OMG进行模型转换的时候会

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Map<string， Object> entityParams， Map<string， string> headers) 实现登录接口 请参考MainTest.java中的 /** * log in * @param workNo the work no of

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