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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生成招聘广告 击会话列表上的按钮，创建与数智员工的新会话。 输入需要数智员工生成招聘海报的岗位名称，例如Java软件工程师。 数智员工将根据输入的岗位名称生成招聘广告内容。 图1 生成招聘广告界面 父主题： 实施步骤

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场景概述 重定向广告（Retargeting）是一种基于应用、网页广告的定向技术，即针对广告受众（Audience）的浏览行为进行分析，在同一个广告位，推送为该用户定制的广告，实现千人千面。 客户瓶颈 重定向广告推广最终目的是将访问者转变为下单客户，是带动全球在线企业营收的主要因素之

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幕等，精准高效识别各类涉黄、涉暴、广告等违规内容，提高平台内容治理质量和效率。 内容审核 -音频流 精准识别多场景下色情、辱骂、广告等违规内容，防御内容风险，提高音频流的审核效率，提升用户体验。 内容审核-视频 流 精准识别各类色情、暴恐、垃圾广告等违规内容，防御内容风险，提高视频流的审核效率，降低业务违规风险。

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产品优势 检测准确 基于深度学习技术和大量的样本库，帮助客户快速准确进行违规内容检测，维护内容安全。 功能丰富 提供文本、图像、音频、视频等内容检测，覆盖涉黄、广告、涉暴等多种违规风险的内容检测。 稳定可靠 内容审核服务已成功应用于各类场景，基于华为等企业客户的长期实践，经受过复杂场景考验。

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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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务效率。 媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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KVS加速广告归因业务效率 广告归因业务诉求 广告归因（Advertising Tracking）帮助用户量化移动广告推广效果，让广告主投放的每一个广告，成本低效果好。这就需要满足两个基本要求：广告推广的指标量化、指标计算实时性，这就强依赖广告检测。广告检测平台需要接受大量曝光、

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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城管事件-违规广告牌检测 输出JSON数据流到DIS指定的通道或者Webhook URL，包括告警结构化数据和图片数据。 JSON结果示例： { "stream_id": "001", "event_type": 1638400, "task_id":

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进行限制，可以控制特定广告或信息在一定时间内在特定平台上的展示次数，以避免过度曝光和广告疲劳，同时优化广告效果和用户体验；对于广告来说，也可以提高广告的效果和转化率。此外，频控还可以避免恶意行为，如刷流量、刷评论、刷点赞等。 频控的3个要素包含用户ID、广告ID、触发次数；以用户

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GeminiDB Redis接口广告RTA场景性能数据 RTA（RealTime API）系统是满足实时精细化投放的技术手段，属于核心业务。广告平台在进行广告检索阶段，通过RTA接口向广告主询问其广告是否参与竞价，广告平台在接收到该信息后再进行广告检索召回，一个完整的RTA广告流程如下图所示： 图1

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、学历等规则，才能将广告投放给满足标签的受众。广告投放中这一灵活性不足的限制，常常会让广告主难以抉择，导致投放效果不佳。广告主企业往往每年需花费数亿甚至数十亿广告费，却依然难以准确触达目标用户，造成大量资金浪费。那该如何解决“让广告主对每一条广告请求，有投递或者拒绝的自主权”这一问题，广告RTA应运而生！

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