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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旋转设置 此功能仅支持通过控制台代码编辑模式和接口调用模式使用。 对图片进行旋转设置后，图片将会按顺时针方向进行旋转。具体说明如表1所示。 操作名称：rotate 表1 图片旋转 参数 取值说明 代码样例 value 按照顺时针旋转的角度，取值范围为[0，360]。 默认值为0，

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据校验。默认值为True。 Scale 图片缩放，将图片的长或宽随机缩放到一定倍数。 scaleXY：缩放方向，X为水平，Y为垂直。默认值为X。 scale_min：缩放比例随机取值范围的最小值。默认为0.5。 scale_max：缩放比例随机取值范围的最大值。默认值为1.5。

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MPC是否支持视频旋转？ 支持，您可以通过调用API或者转码SDK，在转码时设置视频处理控制参数，对视频进行旋转。 API调用 上传源视频至OBS服务。上传步骤请参见上传音视频文件。 调用新建转码任务接口，设置输入输出参数“input”和“output”、转码模板“IDtrans

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旋转图片 旋转设置 自适应方向 镜像翻转 父主题： 图片处理

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数据增强： 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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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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圆角都为90效果 填充 使用素材：添加预置背景图，方便高频复用背景图。 自定义背景： 图片：支持url添加和本地上传图片。 缩放模式：支持报错原图大小、按比例缩放、裁剪缩放、拉伸缩放。 图片位置：支持设置为居中对齐、左对齐、右对齐、顶对齐、底对齐。 交互 单击“交互> 交互定义 > 编辑交互事

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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即使经过被改动或受到攻击损坏后，依然有很大概率提取出水印。 添加水印后的文档被删除了几页后，仍然可以提取出水印。 添加水印后的图片被旋转、剪裁、缩放、修图等形变后，根据形变大小决定，形变较小则可以提取。 父主题： 数据水印类

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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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实现模型计算量满足端、边小硬件资源下的轻量化需求，模型压缩技术在特定领域场景下实现精度损失<1%。 当训练数据量很大时，深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑，仅单一的调优手段无法达到期望

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支持将图片转换为支持的图片格式，并支持对转换格式后的图片设置渐进显示。 控制台图形界面 控制台代码编辑 接口调用 图片旋转 支持将图片按照顺时针方向进行旋转，以及根据相机或手机的旋转信息进行自动旋转。 控制台代码编辑 接口调用 图片剪切 支持将图片按照指定宽高、内切圆半径、索引方式和圆角矩形大小进行剪切。

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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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=> 'bucketname', 'Key' => 'objectname.jpg', // 对图片依次进行缩放、旋转 'ImageProcess' => 'image/resize,m_fixed,w_100,h_100/rotate,90'

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背景色：单击颜色编辑器设置背景颜色。 背景图：设置组件的背景图片，您可以从本地上传图片素材。 缩放模式：单击下拉选项设置背景图片的缩放模式。可以选择为默认模式、按比例缩放、裁剪缩放、拉伸缩放。 羽化：输入数值或单击设置背景组件的边缘虚化程度。羽化值为0，显示边缘无虚化；羽化值增加，虚化效果加强。

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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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