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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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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遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数 一键式模型部署和API发布，提供深度学习模型的快速部署功能，支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控和统计分析，轻松实现AI能力服务化。 图19 模型部署发布平台 平台基于模型训练结果，面

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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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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”。 中量级：训练时长约为轻量级的3-5倍；

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模型训练 模型训练中除了数据和算法外，开发者花了大量时间在模型参数设计上。模型训练的参数直接影响模型的精度以及模型收敛时间，参数的选择极大依赖于开发者的经验，参数选择不当会导致模型精度无法达到预期结果，或者模型训练时间大大增加。 为了降低开发者的专业要求，提升开发者模型训练的开发

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管理，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过“

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、相似图片等问题；在一批输入旧模型的推理数据中，通过内置规则的数据选择可以进一步提升旧模型精度。 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。

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华为云 路网数字化服务 解决方案面向城市、高速、园区提供城市交通治理、高速精准运营、园区车联服务三类应用使能：园区车联服务——探索园区AVP停车等车路协同应用。高速精准运营——提升高速全场景感知能力，对过车数量、完整的车辆刻画进行全天候感知，支撑高速路网智慧运营，实现高速公路设施的数字化采集、管理与应用。城市交通治理——提升城市道路数字化能力

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典型应用 某企业的分支机构规模和人员规模在逐步扩大，办公园区中接入的终端数量也逐步增加。企业当前缺少对接入网络的终端进行准入控制的手段，导致接入网络的终端的安全状态与使用者身份未知，无法保障终端入网安全可信。此外，企业终端目前缺少有效的安全防护面临着被病毒攻击的隐患。终端失陷后，

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典型场景 典型场景接口调用概览 场景1： 初始化 场景2： 查询投影码 场景4：TLS验证 场景5： 连接/断开连接 场景6： 共享/停止共享 场景7： 投放音频 场景8： 遥控器 场景9： 设备推送 场景10：错误上报 场景11：去初始化 场景12：鼠标样式更改 父主题： MAC

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典型场景 典型场景接口调用概览 场景1： 初始化 场景2： 查询投屏码 场景3： 连接/断开连接 场景4： 共享/停止投屏 场景5： 投放音频 场景6： 设置投屏对象 场景7： 遥控器 场景8： 设备推送 场景9：错误上报 场景10：去初始化 父主题： Windows SDK

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典型场景 初始化 查询投影码 连接/断开连接 共享/停止共享 遥控器 父主题： Android SDK

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典型场景 本小节描述SDK在典型场景使用时的接口调用顺序和接口调用示例。 典型场景接口调用概览 场景1：入会前准备 场景2：实名入会 场景3：视图界面定制 场景4：会议控制操作 场景5：离开会议 父主题： Web SDK

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典型场景 本小节描述SDK在场景使用时的接口调用顺序和接口调用示例。 典型场景接口调用概览 场景1：初始化 场景2：登录 场景3：预约会议 场景4：编辑会议 场景5：创建会议 场景6：加入会议 场景7：添加与会者 场景8：退出登录 父主题： iOS SDK

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算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。 输出结果：数字人视频。

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自动学习模型训练图片异常？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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典型应用 NetEco适用于下属数据中心数量众多且分布广泛的垂直行业的中小型数据中心。 边缘数据中心管理解决方案主要针对中小型数据中心场景，NetEco依托华为云平台，实现数据中心的集中监控和云上运维。 典型应用场景如图1所示。 图1 应用场景

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典型应用 中小型企业联网场景 大型企业集团多分支互联场景 父主题： 方案概述

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典型应用 游戏 在游戏应用中，可以将一些用户信息，如用户装备、用户积分等存储在DDS数据库中。游戏玩家活跃高峰期，对并发能力要求较高，可以使用DDS的集群类型，应对高并发场景。DDS副本集和集群架构的高可用特性，能够满足游戏在高并发场景下持续稳定运行。 另外，DDS兼容Mongo

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