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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设置封面 功能介绍 将视频截图生成的某张图片设置成封面。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI PUT /v1.0/{project_id}/asset/cover

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ListThumbnail objects 视频封面图列表。 表4 ListThumbnail 参数 参数类型 描述 id String 视频封面图ID。 created_at String 创建时间。 is_primary Integer 是否作为视频素材封面。 0：否 1：是 file_name

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图片默认为匿名可访问，请勿上传包含敏感数据的图片。 图1 设置项目封面 页面缩略图：使用项目中，页面的缩略图，作为当前项目的封面。 上传封面：单击“上传封面”，从本地上传图片作为项目的封面。建议使用596*328尺寸的图片。 默认封面：使用系统提供的默认封面，作为当前项目的封面。 父主题： 项目管理

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图片默认为匿名可访问，请勿上传包含敏感数据的图片。 图1 设置项目封面 页面缩略图：使用项目中，页面的缩略图，作为当前项目的封面。 上传封面：单击“上传封面”，从本地上传图片作为项目的封面。建议使用596*328尺寸的图片。 默认封面：使用系统提供的默认封面，作为当前项目的封面。 父主题： 项目管理

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上传视频时，点播服务会默认截取视频的第一帧作为封面图片。您也可以通过上传图片或截图封面来更新视频的封面。 上传封面：适用于需要通过封面表达视频的大概内容及重点的场景。在上传前，您需要提前线下设计一张JPG或PNG格式的封面图片。 截图封面：适用于希望将视频中的某个瞬间画面来设置成封面的场景。无需要额外准备

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封面生成消息体 封面生成的触发条件是首帧封面生成。json消息体如下所示： 首帧封面生成成功 { "event_type": "coverComplete", "cover_info": { "status": "FAILED", "title": "XC1", "asset_id":

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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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设置视频模板封面图 功能介绍 根据用户提供的视频封面图资源ID和AIM视频资源ID设置视频模板的封面图。 URI POST /v1/aim/template-material-thumbnails 请求参数 表1 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type

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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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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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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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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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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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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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