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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摘要 华为面向企业市场推出SAP上云解决方案，支持企业在华为云上部署 SAP关键业务，并提供自动化管理和全生命周期管理服务，同时利用华为全球领先的计算、网络、存储、安全服务，助力企业数字化转型，实现企业SAP关键业务的高效运营和最大化投资，本文档提供了在华为云平台上安装和运行SAP系统的基本信息和最佳实践。

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摘要文件 摘要文件简介及存储路径 摘要文件命名格式 摘要文件结构 摘要文件样例 摘要文件签名 摘要文件注意事项 父主题： 校验 云审计 事件文件完整性

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摘要文件签名 摘要文件的签名信息位于摘要文件对象的两个元数据属性中。每个摘要文件都有如下两个元数据项： meta-signature 摘要文件签名的十六进制编码值。下面是示例签名： 7af7cbef4f3c78eab5048030d402810841400cf70eb22f93d

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文本摘要 概述 抽取文本中的部分原句作为文本的摘要。 该算法按照既定标点符号等进行句子拆分，基于TextRank思想求出可代表该文档的句子作为其摘要。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs input_table 输入表表名 输入参数说明 参数名称 参数描述 参数要求 doc_id_col

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摘要文件结构 表1 摘要文件的关键字段 字段名称 是否必选 类型 描述 project_id 是 String 摘要文件记录的事件的用户ID。 digest_start_time 是 String 摘要文件记录的事件文件的起始UTC时间。 digest_end_time 是 String

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摘要文件命名格式 操作事件文件前缀_CloudTrace-Digest_区域标示/区域标示-项目标示_摘要文件提交至OBS的时间标示：年-月-日T时-分-秒Z.json.gz 例如：File Prefix_CloudTrace-Digest_region/region-proje

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摘要文件样例 { "project_id": "3cfb09080bd944d0b4cdd72ef2685712", "digest_start_time": "2017-03-28T01-09-17Z", "digest_end_time": "2017-03-28T02-09-17Z"

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文本摘要（基础版） 功能介绍 对文本生成摘要。 文本摘要（基础版）和文本摘要（领域版）基于不同算法实现，对相同文本，基础版和领域版的结果有所差别。根据测试数据，领域版效果一般优于基础版。 具体Endpoint请参见终端节点。 调用华为云NLP服务会产生费用，本API支持使用基础套

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问答、 对话机器人 、内容推荐、电商评价分析等场景中。 语言生成（Language Generation，简称LG），为用户提供包括文本摘要等语言生成相关的API，可用于新闻摘要生成、文献摘要生成、搜索结果片段生成、商品评论摘要等场景中。 语言理解 （Language Understa

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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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文本摘要（领域版） 功能介绍 根据不同领域的语料训练特定领域的摘要模型，能有效提升文本摘要的效果。 文本摘要（基础版）和文本摘要（领域版）基于不同算法实现，对相同文本，基础版和领域版的结果有所差别。根据测试数据，领域版效果一般优于基础版。 本API免费调用，调用限制为2次/秒。 调试

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补丁合规性报告详情摘要 补丁合规性扫描或修复后用户可单击合规性报告详情摘要查看实例上的补丁详情。 操作场景 通过Cloud Operations Center查看补丁合规性扫描以及修复的结果。 注意事项 补丁合规性报告只会保留最近的一次扫描或修复记录。 操作步骤 登录COC。 在

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ture “空”摘要文件 即使在摘要文件记录的一小时时间段内您的帐户中没有事件活动，云审计也将提交摘要文件，该摘要文件内容最后的log_files:[]字段将为空。如果需要确定在摘要文件记录的一小时内未提交事件文件，这非常有用。 摘要文件链 摘要文件包含前一摘要文件（如果存在）的

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迁移后源数据对应的数据集。 数据集实例 源数据迁移后生成的数据集实例名，可自定义命名。 单击图标，运行“生成迁移后的源 数据实例 ”代码框内容。 生成目标数据实例 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 生成数据 > 生成目标数据实例”。界面新增“生成迁移后的目标数据实例”内容。 对应参数说明，如表7所示。

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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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40045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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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。

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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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