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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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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TOPS 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能，详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4（GPU直通） 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习、深度学习、训练推理、

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编码发生器API 功能介绍 调用编码生成器，生成编码。 URI POST /unidata/public/api/v1/geninfo/createExternalGen 请求参数 表1 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 genCode 是 String 生成器代码

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国标交通事件编码 序号 交通事件中英文名称 事件编码/eventType 分类/eventClass 1 交通事故（Accident） 100 异常路况（AbnormalTraffic） 2 车辆故障（VehicleBreakDown） 101 异常路况（AbnormalTraffic）

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使用流式解码实现数据逻辑复制 第三方复制工具通过流式逻辑解码从 GaussDB 抽取逻辑日志后到对端数据库回放。对于使用JDBC连接数据库的复制工具，具体代码请参考《开发指南》中“应用程序开发教程 > 基于JDBC开发 > 示例：逻辑复制代码示例”章节。 父主题： 逻辑解码

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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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框架提供了图像处理单元以及视频编解码能力的调用接口，用户可以根据实际情况，将图像的解码/视频的解码放到Device上，以减少从Host到Device传输的数据量，同时降低数据传输时间开销和带宽压力。在Host侧，通过调用Matrix框架提供HIAI_DMalloc申请Device侧的内存，作为图像/视频编解码的输入使用，数据存放的内存位置

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框架提供了图像处理单元以及视频编解码能力的调用接口，用户可以根据实际情况，将图像的解码/视频的解码放到Device上，以减少从Host到Device传输的数据量，同时降低数据传输时间开销和带宽压力。 在Host侧，通过调用Matrix框架提供HIAI_DMalloc申请Devic

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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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较长，我们推荐使用开发中心在线开发编解码插件。 在线开发是指借助开发中心，通过可视化的方式快速开发一款产品的编解码插件。 离线开发是指使用编解码插件的Java代码Demo进行二次开发，实现编解码功能、完成插件打包和质检等。 父主题： 开发编解码插件

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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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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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通过部门编码查询部门信息 描述 通过部门编码查询部门信息。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 接口原型 表1 接口原型 请求方法 GET 请求地址 /v1/usg/abs/departments/{dept_code} 传输协议 HTTPS 请求参数 表2 参数说明

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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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自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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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AI应用的低门槛、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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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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b int); gaussdb=# INSERT INTO t VALUES(3,3); 读取复制槽slot1解码结果，解码条数为4096。 逻辑解码选项可参考逻辑解码选项。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 gaussdb=# SELECT * FROM

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语音合成 后输出的音频格式是什么 语音合成后返回一组Base64编码格式的语音数据，用户需要用编程语言或者sdk将返回的Base64编码格式的数据解码成byte数组，再保存为wav格式的音频。 语音合成（Text To Speech ， TTS 服务）服务的音频格式则根据接口中audi

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