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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视频编码器 大屏设备流接入步骤： 编码器客户端工具，安装后运行程序 IP地址查询 设备接线后，通过海康客户端工具搜索设备，查询到DS-6701HTH-4K设备IP，如下图： 图1 IP地址查询 登录设备web后台 http://192.168.X.X/ 账号密码：admin/XXXXXX

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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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对于有自行处理音视频数据需求的场景，HWRtcEngine SDK提供原始数据功能，您可以在将数据发送给编码器前进行前处理，对捕捉到的音频信号或视频帧进行修改，也可以在将数据发送给解码器后进行后处理，对接收到的音频信号或视频帧进行修改。 原始视频数据可以进行视频前处理，然后发送给远端。也可以进行视频后处理。

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对于有自行处理音视频数据需求的场景，HWRtcEngine SDK提供原始数据功能，您可以在将数据发送给编码器前进行前处理，对捕捉到的音频信号或视频帧进行修改，也可以在将数据发送给解码器后进行后处理，对接收到的音频信号或视频帧进行修改。 原始音频数据可以进行音频前处理，然后发送给远端。也可以进行音频后处理。

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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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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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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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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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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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对于有自行处理音视频数据需求的场景，HWRtcEngine SDK 提供原始数据功能，您可以在将数据发送给编码器前进行前处理，对捕捉到的音频信号或视频帧进行修改，也可以在将数据发送给解码器后进行后处理，对接收到的音频信号或视频帧进行修改。 原始音频数据可以进行音频前处理，然后发送给远端。也可以进行音频后处理。

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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 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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