作为后端运行，导入来自Keras的神经网络模型，可以借此导入Theano、Tensorflow、Caffe、CNTK等主流学习框架的模型。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 -- 图像分类， 返回预测图像分类的类别id DL_IMAGE_MAX_PREDICTION_INDEX(field_name

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作为后端运行，导入来自Keras的神经网络模型，可以借此导入Theano、Tensorflow、Caffe、CNTK等主流学习框架的模型。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 -- 图像分类， 返回预测图像分类的类别id DL_IMAGE_MAX_PREDICTION_INDEX(field_name

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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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提取方法 选择要提取的代码，然后单击装订线中的灯泡图标，或按“Alt+Enter”键查看可用的重构。源代码片段可以提取到新方法中，也可以提取到不同范围的新函数中。在提取重构期间，系统将提示您提供有意义的名称。 父主题： 重构操作

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Interface对话框中，提供提取接口的名称和包，选择要提取的类成员。在JavaDoc选项中，选择是将JavaDoc注释移动或复制到提取的接口，还是保持原样。 单击Refactor以应用重构。 示例 例如，让我们基于提取ExtractImpl类的print方法创建一个新的提取ImplInterface接口。

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Delegate对话框中，提供重构参数。 提供提取类的名称、包和目标目录。 选中Create nested class复选框以在当前类中创建新类。 选中Generate accessors复选框，为提取的字段生成getter方法。 选中Extract as enum复选框，将提取的类创建为枚举类。如果源类包含静态最终字段static

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提取/引入重构 简介 引入变量 引入参数 引入字段 引入常量 提取方法 提取接口 提取超类 提取委托 引入功能参数 引入功能变量 提取方法对象 引入参数对象 父主题： 重构

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提取变量 TypeScript语言服务提供Extract to constant 重构，为当前选定的表达式创建新的局部变量： 使用类时，还可以将值提取到新属性中。 父主题： 重构操作

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提取方法 此重构允许您将任意代码片段移动到单独的方法中，并将其替换为对此新创建的方法的调用。这与内联方法相反。 执行重构 在代码编辑器中，选择要提取到新方法的代码片段。 在主菜单或编辑器上下文菜单中，选择Refactor>Extract Method，或按“Ctrl+Shift+Alt+M”。

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audio_asset_id String 提取的音频媒资ID。 状态码： 400 表6 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 错误码。 error_msg String 错误描述。 请求示例 提取音频 POST https://{endpoint}/v1

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Superclass对话框中，提供重构参数。 提供提取的超类名称和包。 在Members to form superclass区域中，选择要提取的类成员。对于方法，选中Make abstract复选框，将提取的方法声明为超类中的abstract方法，并将其实现保留在原始类中。 在JavaDoc for

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提取方法对象 此重构允许您将任意代码片段单独移动到新类的方法中，以便您可以进一步将该方法分解为同一对象上的其他方法。 执行重构 在代码编辑器中，选择要提取到包装类的新方法的代码片段。 在主菜单或编辑器上下文菜单中，选择Refactor>Extract Method Object。

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选择“水印提取”页签，进入“水印提取”页面。 单击左上角“新建任务”，进入“新建任务”页面。 图1 新建水印提取任务 单击添加文件选择需要进行提取水印的文件，OBS桶文件支持多选。 图2 选择文件 单击“确定”，提取水印任务创建完成。 单击目标任务名称前的，查看水印提取完成的OBS桶文件的暗水印内容。

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单击后展示伪原创内容。 图6 一键智能原创 文章摘要AI提取 “效果”添加文章后，可通过“文章摘要AI提取”功能，一键生成“文章摘要”，提高文章摘要的质量，从而加快百度对文章的收录。 添加文章后单击“高级”设置。 单击“摘要AI提取”，即可自动生成文章摘要。 图7 摘要AI提取 文章关键词AI提取

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响应提取 响应提取是提取接口响应结果的某一部分，命名为参数，供后续测试步骤参数化调用。响应提取需要在前序测试步骤定义，后续测试步骤使用。 在前序测试步骤中，在“响应提取”页签创建要传递的参数。响应提取来源用到内置参数，请参考内置参数了解如何使用内置参数。响应提取同时支持正则表达式

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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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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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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选择“水印提取”页签，进入“水印提取”页面。 单击左上角“新建任务”，进入“新建任务”页面。 图1 新建水印提取任务 单击添加文件选择需要进行提取水印的文件，OBS桶文件支持多选。 图2 选择文件 单击“确定”，提取水印任务创建完成。 单击目标任务名称前的，查看水印提取完成的OBS桶文件的暗水印内容。

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提取水印 数据库水印提取 文档水印提取 图片水印提取 父主题： 数据水印

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含不同水印，返回时将所有提取到的水印返回，列表中水印个数不超过100 状态码： 400 表6 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 错误码 error_msg String 错误信息 请求示例 提取数据水印，水印密钥是key，字段类型列表中数据的字段名称为col，该字段为非主键。

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