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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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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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使用教程 创建 MRS Hive连接器 创建MySQL连接器 MySQL数据迁移到MRS Hive分区表 MySQL数据迁移到OBS MySQL数据迁移到DWS MySQL整库迁移到RDS服务 Oracle数据迁移到 云搜索服务 Oracle数据迁移到DWS OBS数据迁移到 云搜索 服务

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使用教程 数据架构示例 父主题： 数据架构组件

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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。 应用领域

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使用教程 新建一个业务场景 新建一个质量作业 新建一个对账作业实例 父主题： 数据质量组件

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使用教程 开发一个增量元数据采集任务 通过数据地图查看数据血缘关系 父主题： 数据目录组件

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IF条件判断教程 当您在数据开发模块进行作业开发编排时，想要实现通过设置条件，选择不同的执行路径，可使用IF条件判断。 本教程包含以下三个常见场景举例。 根据前一个节点的执行状态进行IF条件判断 根据前一个节点的输出结果进行IF条件判断 多IF条件下当前节点的执行策略 IF条件的

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新手入门 概览 快速入门 视频教程 最佳实践 重要按钮 重要按钮 概览 快速入门 视频教程 最佳实践 新手入门 新手入门 从图说云服务、初学者教程、典型场景最佳实践到专家技术汇，不论您处于什么阶段都可以从中查找所需信息，快速上手华为云服务。 立即使用 图解云服务 图形化方式了解华为云服务

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教程指引 本教程旨在演示使用GDS（Gauss Data Service）工具将远端 服务器 上的数据导入 GaussDB 中的办法，帮助您学习如何通过GDS进行数据导入的方法。 在本教程中，您将： 生成本教程需要使用的 CS V格式的数据源文件。 将数据源文件上传到数据服务器。 创建外表，

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使用教程 脚本及作业中引用参数使用介绍 作业调度支持每月最后一天 配置作业调度为年调度 补数据场景使用介绍 获取SQL节点的输出结果值 查询SQL获取max值传递给 CDM 作业 IF条件判断教程 获取Rest Client节点返回值教程 For Each节点使用介绍 引用脚本模板和参数模板的使用介绍

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使用教程 新建MRS Hive连接 新建DWS连接 新建MySQL连接 父主题： 管理中心组件

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单击“代金券”右侧的“”，查看卡券详情。 学习天地 显示云服务相关帮助文档及学习资源，包括华为云入门在线课程、新手入门、KooLabs云实验、最佳实践、视频教程。 帮助中心：帮助中心首页入口。 华为云入门：报名参加在线课程。 新手入门：了解云服务基础。 KooLabs云实验：了解开发者云实验。 最佳实践：学习云服务使用最佳实践。

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FM电台类音频数据，降低业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，基于复杂环境语音审核准确率高。 支持特殊声音识别：支持特殊声音识别模型，如娇喘、呻吟、敏感声纹等。 内容审核 -视频 内容审核-视频有以下应用场景： 视频平台/社区：精准识别平台上的违规视频内容，帮助平台规避内容风险： 360度全

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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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入门教程 运行第一条Workflow 开发第一条Workflow

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IF条件判断教程 当您在数据开发模块进行作业开发编排时，想要实现通过设置条件，选择不同的执行路径，可使用IF条件判断。 本教程包含以下三个常见场景举例。 根据前一个节点的执行状态进行IF条件判断 根据前一个节点的输出结果进行IF条件判断 多IF条件下当前节点的执行策略 IF条件的

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入门教程 本节以准备训练物体检测模型的数据为例，介绍如何针对样例数据，进行数据分析、数据标注等操作，完成数据准备工作。在实际业务开发过程中，可以根据业务需求选择数据管理的一种或多种功能完成数据准备。此次操作分为以下流程： 准备工作 创建数据集 数据分析 数据标注 数据发布 数据导出

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