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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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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嵌入分析 获取分享的嵌入分析信息 创建嵌入分析

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嵌入分析 新增嵌入分析 管理嵌入分析

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描述 id 否 String 嵌入分析id。传入该参数则使用传入的id，否则生成新id。 最小长度：0 最大长度：100 name 是 String 嵌入分析名称。 最小长度：0 最大长度：100 resource_type 是 String 嵌入分析对应的资源类型。可填入dashboard、screen。

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使用浏览器访问该地址，访问分享的嵌入分析。 复制lframe 进入嵌入分析页面，选择需要操作的嵌入分析。 单击“操作 > 复制URL”，弹出复制嵌入URL窗口。 获取嵌入代码选择“lframe代码”，单击“确定并复制”。 页面提示“复制成功”。 关闭/删除嵌入 在嵌入分析页面，选择需要操作的嵌入分析。 单击“操作

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键，将在该列嵌入/提取水印内容。字段类型列表中可同时包含多个为true或为false的字段 响应参数 状态码： 200 表5 响应Body参数 参数 参数类型 描述 marked_data Array of Map<String,Object> objects 嵌入水印后的数据 状态码：

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单击“作品管理 > 嵌入分析 > 新增嵌入”，进入新增嵌入分析页面。 图1 嵌入分析 选择要创建嵌入分析的仪表板或大屏后，单击“开通嵌入”，进入嵌入配置页面。 配置相关参数，参数说明请参见表1。 图2 嵌入配置 表1 嵌入配置参数 参数 说明 嵌入对象 嵌入的对象，可选仪表板下的可视化控件或大屏。

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码率越低。需注意高纠错等级需要更大的数据量来保证信息的嵌入完整性。默认为1。 *水印版本 V1版本：嵌入水印时依赖主键列，嵌入速度快。若主键遭受强攻击，溯源一定概率失败。 V2版本：嵌入水印时不依赖主键，只与嵌入列相关，嵌入速度慢，鲁棒性增强。 图3 基本信息配置 单击“下一步”

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文档嵌入水印 功能介绍 对WORD(.docx)，PPT(.pptx)，EXCEL(.xlsx)，PDF(.pdf) 类型的文件嵌入文字暗水印、文字明水印或者图片明水印，用户以formData的格式传入待加水印的文件和水印相关信息，DSC服务给文件加完水印后返回给用户已嵌入水印的文件的二进制流。

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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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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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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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