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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音量调节 来电接听后，可根据需求自行调节麦克风和扬声器的音量，保证通话顺畅。 操作步骤 语音通话时，单击，进入功能区配置音量调节功能。 单击，可通过调节条中圆点位置，调节麦克风的音量。 图1 麦克风调节 单击，可通过调节条中圆点位置，调节扬声器的音量。 图2 扬声器调节 （可选）

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音量调节 视频的音量调节与语音音量调节完全一致，请参考语音音量调节。 父主题： 视频通信功能

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- (int)setSpeakerVolume:(int)volume:(callback)volumecallback; 参数描述 表1 参数说明 参数 是否必须 类型 描述 volume 是 int 想要设置的大屏音量（0-21） volumecallback 是 int 设置后，大屏目前的音量

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调节扬声器音量 接口描述 该接口用于控制扬声器音量大小。 注意事项 连接设备后使用。 接口定义 /* 调节扬声器音量 */ int SetRemoteSpeakerVolume(int volume); 参数描述 参数 是否必须 类型 描述 volume 是 int 音量值大小，范围

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协调节点缩容 操作场景 随着业务下降，数据库协调节点利用率低，资源浪费严重。为提高资源利用率，需要对协调节点进行缩容。 GaussDB 支持协调节点缩容操作。 注意事项 协调节点缩容操作不会中断业务。 仅支持独立部署实例。 协调节点至少需要保留一个。 缩容前请确认该节点不在JDBC连

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调节扬声器音量 接口描述 该接口用于远程调节扬声器音量。 注意事项 连接后执行； 方法定义 /** * 调节扬声器音量 * @param volume 音量 * @param callback 回调函数 * @return 0表示接口调用成功

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- (int)setSpeakerVolume:(int)volume:(callback)volumecallback; 参数描述 表1 参数说明 参数 是否必须 类型 描述 volume 是 int 想要设置的大屏音量（0-21） volumecallback 是 int 设置后，大屏目前的音量

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严格按照取值填写 response 接口调用结果 , 设置成功与否 数组 参数1：接口调用结果 0 成功 1 失败 参数2：设置是否成功 0 失败 1 成功 打开/关闭麦克风接口的C++原型接口为：int SetRemoteSpeakerVolume(int volume); 该接口用于远程

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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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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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行“Import sdk”代码框。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 特征准备 > 绑定源数据”。界面新增“绑定迁移前的源数据”内容。 对应参数说明，如表1所示。 表1 参数说明 参数 参数说明 数据集 迁移前源数据对应的数据集。 数据集实例 迁移前源数据的数据集实例。

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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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，系统经过处理，生成语音对应的文字，支持的语言包含中文普通话、方言以及英语。方言当前支持四川话、粤语和上海话。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景的语音识别进行优化，识别率达到业界领先。 前沿技术 使用工业界成熟的算法，结合学术界最新研究成果，为企业提供独特竞争力优势。

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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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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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