各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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适当增加训练数据，会提升模型的精度。声音分类建议每类音频至少20条，每类音频总时长至少5分钟。 建议训练数据和真实识别场景的声音保持一致并且每类的音频尽量覆盖真实环境的所有场景。 训练集的数据质量对于模型的精度有很大影响，建议训练集音频的采样率和采样精度保持一致。 标注质量对于最终的模型精度有极

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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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SOW的输出要求 SOW（项目工作说明书）需要在项目启动一个月内输出反馈。 父主题： 项目报备

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系统默认开启Wi-Fi 系统默认为MTP模式 系统默认支持存储扩展卡 系统按键需以广播的形式发送按键按下或抬起的事件 系统需支持OTA升级 系统需提供升级差分包和系统安装方法，ISDP+应用提供检测系统更新和下载差分包文件的方法，共同完成OTA升级功能。 系统需支持Launcher应用自启动 L

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深度诊断E CS 操作场景 ECS支持操作系统的深度诊断服务，提供GuestOS内常见问题的自诊断能力，您可以通过方便快捷的自诊断服务解决操作系统内的常见问题。 本文介绍支持深度诊断的操作系统版本以及诊断结论说明。 约束与限制 该功能依赖云运维中心（Cloud Operations

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Npm构建耗时且安装依赖缓慢 原因分析 默认的镜像仓地址因网络原因可能导致网络下行效率低。 处理方法 进入编译构建服务首页。 选择对应的构建任务，单击任务所在行的，单击“编辑”。 在“构建步骤”页面编辑“NPM构建”。 在NPM构建步骤里，添加如下命令，修改Npm镜像仓地址： 1

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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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通过查看学员培训进度，监控学员学习状态 操作路径：培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据 自学记录统计的是学员在知识库进行自学的学习数据 统计数据统计的是具体培训资源（实操作业、考试等）的学员学习数据 父主题： 培训管理

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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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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 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作 本培训为线下面授形式，培训标准时长为6天，每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收，客户以官网

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数据清洗：数据清洗是指对数据进行去噪、纠错或补全的过程。 数据清洗是在数据校验的基础上，对数据进行一致性检查，处理一些无效值。例如在深度学习领域，可以根据用户输入的正样本和负样本，对数据进行清洗，保留用户想要的类别，去除用户不想要的类别。 数据选择：数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通

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DRS对比任务耗时预估 对象对比：根据源库查询性能，一般会在几分钟内返回结果，如果对象数据量特别巨大，对比时长可能达到几十分钟。 行数对比：使用select count方式，查询速度跟数据库性能相关。 内容对比：在数据库没有压力并且网络正常的情况下，对比速度大概是5M/s。 用户

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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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操作步骤-手机端： 登录手机app，点击“我的”进入个人信息页面 图4 个人中心入口 点击“个人中心”并进入，在个人中心页面，点击“我的学习”后面的箭头，进入“我的学习”的 页面。 图5 个人中心页面（我的岗位、我的技能） 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入到课程详情页面。可

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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确定发布 调整阈值 训练好的模型可以通过调整阈值，影响机器人直接回答的准确率。阈值越高，机器人越严谨，对用户问的泛化能力越弱，识别准确率越高；阈值越低，机器人越开放，对用户问的泛化能力越强，识别准确率越低。 针对历史版本的模型，可以根据当前模型调节直接返回答案的阈值。 在“模型管理”

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硬件要求 根据互动教学平台服务智慧教室功能性拓展，满足教室录播、外接摄像机、AV集成等需求，推荐硬件： 老师屏：ideaHub Pro 86寸、OPS硬件配置：i7十代CPU、16G内存、256G SSD。 学生屏：ideaHub Edu 86/65寸、OPS硬件配置：i5八代CPU、8G内存、128G

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机房提供货梯数量建议不少于2个。 网络要求 请先了解CloudPond的组网方案和要求，以便快速理解CloudPond对本地的网络要求。 表5 网络要求 分类 要求 与CloudPond对接的网络交换机品牌与型号 请详细记录与CloudPond对接的网络交换机的品牌与型号，以备后续安装部署使用。

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软件要求 Ubuntu Version 14.04及以上版本，作为编译Huawei LiteOS的 服务器 。 GNU Arm Embedded Toolchain编译器，用于代码编译。 GNU Make构建器，用于文件组织与链接。 python 2.7/3.2+，pip包管理工具，

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台ECS服务器。 其他要求： 安装边缘节点的电脑需为Linux，推荐使用CentOS 7（不推荐CentOS 8，因CentOS 8缺少边缘软件依赖组件）。 安装边缘节点的电脑需要安装docker且内存不小于1G，docker要求版本大于17.06.0，推荐18.06.3，不推荐18

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