input ：水印叠加在输入片源上，转码输出后实际大小按图像等比例缩放 output ：水印叠加在转码输出文件上。 template_id 否 Integer 水印模板ID template_name 否 String 水印模板名称，最大支持64个字符。 type 否 String

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在左侧导航树中选择“数据资产保护 > 数据库水印”，进入“水印注入”界面。 单击“水印提取”页签，进入“水印提取”界面。 单击“新建任务”，进入新建任务弹框，请根据表1配置相关参数。 图1 新建提取任务 表1 新建水印提取任务 参数 说明 任务名称 请输入任务名称。 源文件 请选择本地含有水印的源文件，源文件

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选择“本地文件”页签，进入“水印注入”页面。 单击“添加文件”，选择待注入水印的图片，图片大小不超过20M。 “水印类型”分为“明水印”和“暗水印”两种类型。 明水印：水印内容可以展现在图片内容上，如中“明水印效果预览”。 暗水印，水印内容不可见，需要水印工具提取，提取暗水印的详细操作请参见图片水印提取章节。

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新建水印模板 水印模板可使转码后的视频自带水印，具体使用方式可以参考新建水印模板。 核心代码 设置水印模板的参数。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 //创建水印模板请求 Cr

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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的弹性伸缩能力。 无。 免运维 运维成本 即开即用，Serverless架构。 需要较强的技术能力进行搭建、配置、运维。 高可用 具有跨AZ容灾能力。 无 高易用 学习成本 学习成本低，包含10年、上千个项目经验固化的调优参数。同时提供可视化智能调优界面。 学习成本高，需要了解上百个调优参数。

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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Standard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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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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参数类型 描述 errorCode String 错误码 errorMsg String 错误描述 请求示例 无 响应示例 状态码： 200 提取暗水印的返回内容 { "watermark" : "string" } 状态码： 500 失败响应 { "errorCode"

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String 水印配置模板id。 status 是 String 水印上传状态，传值支持"SUCCEED"和"FAILED"。 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 id String 水印配置模板id image_url String 水印图片的下载url

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方式让模型学习。 这里提供了一些将无监督数据转换为有监督数据的方案，供您参考： 基于规则构建：您可以通过采用一些简单的规则来构建有监督数据。比如： 表1 采用规则将无监督数据构建为有监督数据的常用方法 规则场景 说明 文本生成：根据标题、关键词、简介生成段落。 若您的无监督文档中

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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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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图片嵌入暗水印 功能介绍 对图片嵌入文字暗水印或者图片暗水印，用户以formData的格式传入待加水印图片和水印相关信息，DSC服务对图片加完水印后返回给用户已嵌入水印的图片二进制流，目前支持的图片格式为：*.jpg, *.jpeg, *.jpe, *.png, *.bmp, *

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构建程序 本例提供了为图片打水印功能的程序包，使用空白模板创建函数，用户可以下载（watermark.zip）学习使用。 创建程序包 本例使用Python语言实现为图片打水印的功能，有关函数开发的过程请参考Python函数开发。本例不再介绍业务功能实现的代码，样例代码目录如图1所示。

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实例数量；等距分箱是指经过计算使得每个箱体的区间间隔保持一致。 需要至少勾选一个无标签数据集特征才能进行模型训练。如果不勾选任何特征，会提示“选择两个数据集，一个有标签，一个无标签，且至少选择一个无标签方特征，才可启动训练。” 图7 特征选择 图8 查看特征分箱woe值 在页面右下角单击“启动训练”进行模型训练。

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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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