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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服务专家 要求5年以上ICT从业经验，熟悉主流云平台架构，对不限于主流虚拟化技术、云原生技术、DevOps开发和运维、大数据技术、数据库技术、AI、安全等方向一个或者多个有深入的了解。 或者具备5年以上解决方案集成类项目交付经验，参与转型项目2个以上且承担PD/PM/BA/SA/TD/TL等关键角色。

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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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专家经验库 应用场景说明 如何进行权限适配？ 如何创建角色？ 如何授权用户专家经验库相关的角色？ 如何查看样本？ 如何标识/取消/下载样本？

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专家服务场景 用于支持伙伴构建专家服务Offering，专家服务工作内容包含但不限于产品选型指导，架构设计指导，部署指导，迁移指导，系统评估和优化指导，应用构建指导等。 父主题： 术语解释

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CSS专家服务 服务简介 客户在使用云搜索进行存储、搜索或分析数据时，面临着集群搭建困难、学习曲线高、开发设计经验不足等门槛，华为云CSS专家服务为客户提供专属的云搜索开发实践指导和支持。以“专家咨询、规划设计与实施、开发支持、迁移支持”全面指导为设计思路，协助客户高效、低成本的上线高质量的云搜索应用系统。

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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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智能数据专家服务 服务简介 本服务工作说明书列明由华为云为客户实施“智能数据专家服务”项目所提供的专业服务内容。 本服务工作说明书列明华为云提供的服务目录、服务范围、分工界面、双方职责等，以此来约束双方服务行为。 本服务工作说明书是《XX项目智能数据专家服务合同》的附件，本工作说

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鲲鹏测评专家服务 工作说明书 计费说明 父主题： 上云与实施

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鲲鹏移植专家服务 工作说明书 计费说明 父主题： 上云与实施

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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完工标准 购买专家 双方确认项目相关干系人 明确专家服务数量和细化工作范围 签订专家服务购买合同 提交服务计划 结合项目计划专家服务执行时间周期 结合项目计划明确专家服务输出件 双方确认服务执行计划，并达成一致 提供专家服务 华为云按照项目计划，执行专家服务 华为云专家按照服务购买数量提供专家服务

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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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云原生专家服务 服务简介 华为云为客户提供专属容器开发实践指导和咨询，以“场景分析，技术培训，架构设计，系统开发和系统上线”全面指导为设计思路，协助客户高效、低成本的上线高质量的容器应用系统。 前提条件 客户应提前至少10个工作日申请该服务，以便于华为云评估客户需求及协调培训专家。

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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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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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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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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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