。 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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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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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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“主机记录”：将1.d中复制的TXT记录粘贴到文本框中。 “类型”：选择“TXT-设置文本记录”。 “别名”：选择“否”。 “线路类型”：全网默认。 “TTL(秒)”：一般建议设置为5分钟，TTL值越大，则DNS记录的同步和更新越慢。 “值”：将1.d中复制的TXT记录加上引号后粘贴在对

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tring json) json转xml static HashMap jsonToMap(String json) json转map 方法详情 public static String json2Xml(String json) json转xml 输入参数 json：json格式的字符串

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000000.txt | +--- 000001.txt | +--- 000002.txt 推理文件目录结构 +--- 000000.txt +--- 000001.txt +--- 000002.txt 示例标注/推理文件 2D目标检测-KITTI.txt Car 0.00

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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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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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10.jpg │ 10.txt │ 11.jpg │ 11.txt │ 12.jpg │ 12.txt └─import-dir-2 1.jpg 1.txt 2.jpg

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提供Json与Xml之间的相互转换。 方法列表 返回类型 方法和说明 static String JSON2XML(String json, boolean returnFormat) json转xml static String XML2JSON(String xml) xml转json

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#下载一个OBS文件obs_file.txt，从OBS下载至Notebook mox.file.copy('obs://bucket_name/obs_file.txt', '/home/ma-user/work/obs_file.txt') #上传一个OBS文件夹sub_d

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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能通过对已标注的数据集做变换操作来增加训练图片的数量，同时会生成相应的标签。在深度学习领域，增强有重要的意义，能提升模型的泛化能力，增加抗扰动的能力。数据扩增过程不会改动原始数据，扩增后的图片或xml文件保存在指定的输出路径下。 ModelArts提供以下数据扩增算子： 表1 数据扩增算子介绍

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数据转换 “数据转换”连接器用于数据流的格式转换，当前支持XML转JSON和JSON转XML。 配置参数 参数 说明 转换模式 选择数据转换的模式，可选择“XML转JSON”和“JSON转XML”。 内容 通过脚本编写需要转换的数据。 可通过变量的方式引用前序步骤中的数据，请参考引用变量。

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数据转换 “数据转换”连接器用于数据流的格式转换，当前支持XML转JSON和JSON转XML。 配置参数 参数 说明 转换模式 选择数据转换的模式，可选择“XML转JSON”和“JSON转XML”。 内容 通过脚本编写需要转换的数据。 可通过变量的方式引用前序步骤中的数据，请参考引用变量。

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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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自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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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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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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