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 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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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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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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一进多出 转码的一种方式，是指一个视频源文件在一个转码任务中输出多个分辨率、码率的视频文件，以满足不同终端、不同网速的播放需求。 画质增强 是指通过传统成熟的超分辨率算法与AI深度学习的画质增强算法相结合，达到视频分辨率提升、视频画质提升等效果，可用于2K视频转4K视频、修复视频的受损图像，提升已有视频播放画质等效果。

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

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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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不同网速的播放需求。 画质增强 是指通过传统成熟的超分辨率算法与AI深度学习的画质增强算法相结合，达到视频分辨率提升、视频画质提升等效果，可用于2K视频转4K视频、修复视频的受损图像，提升已有视频播放画质等效果。 离线转码 是指将一个视频文件转换成另一个或多个不同码率的视频文件，

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