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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在线邀请学生加入 Classroom教学平台具备在线邀请同学加入和审核的功能，教师可以在课堂详情中，分析二维码邀请学生加入到课程。 学生 加入教学课堂 学生通过老师或好友分享的二维码或链接加入到课程学习中。 学生 查看教学课堂 学生进行课程学习时，可以完成对应课程下的作业、实验、完成情况。

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objects 推荐词列表 数组长度：0 - 65535 total_count Integer 推荐词总数 最小值：0 最大值：2147483647 表4 RecommendWord 参数 参数类型 描述 recommend_word_id String 推荐词Id 最小长度：0

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用户推荐平台 用户推荐平台简介 本项目建设的用户推荐平台基于华为云客户数据平台CDP。用户推荐平台以治理后的数据为基础，使用高效、准确的用户推荐模型，建设消费者数据中心并建立人群画像，挖掘用户行为数据，驱动业务决策实现智能化全场景营销体验，助力企业实现精细化运营和营销。 用户推荐平台具体实现

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关联推荐，需要配置“物品项”，即推荐与物品项相关的产品。如果物品项有多个，需要用英文逗号隔开。 图1 代码预测 表单：输入“ID”，并设置“最大推荐个数”。其中ID可以为用户ID或者物品ID，单击“预测”后显示预测结果，如图2所示。如果是关联推荐，则需要配置“物品项”，即推荐与物

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客体的id列表，非必选项。有下面两种场景使用： 在线上策略使用到关联推荐召回策略时需要提供。例如，给用户推荐物品，主体是用户，客体是物品；给物品推荐用户，主体是物品，客体是用户；给用户推荐用户，主体是用户，客体是用户；给物品推荐物品，主体是物品，客体是物品。 纯排序场景中，该参数为传入待

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取消作业（推荐） 功能介绍 该API用于取消已经提交的作业，若作业已经执行结束或失败则无法取消。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI URI格式： DELETE /v1.0/{project_id}/jobs/{job_id} 参数说明 表1 URI 参数

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规格推荐管理 地域推荐 父主题： API

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资源选择推荐 不同AI模型训练所需要的数据量和算力不同，在训练时选择合适存储及训练方案可提升模型训练效率与资源性价比。ModelArts支持单机单卡、单机多卡和多机多卡的训练场景，满足不同AI模型训练的要求。针对第一次使用ModelArts的用户，本文提供端到端案例指导，帮助您快

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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务效率。 媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检

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数据湖探索（Data Lake Insight，简称DLI）用于推荐系统的离线计算和近线计算。DLI的更多信息请参见《数据湖探索文档》。 对象存储服务 对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）存储RES的推荐数据源，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。OBS的更多信息请参见《对象存储服务文档》。

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提交SQL作业（推荐） 功能介绍 该API用于通过执行SQL语句的方式向队列提交作业。 作业包含以下类型：DDL、DCL、IMPORT、QUERY和INSERT。其中，IMPORT与导入数据（废弃）的功能一致，区别仅在于实现方式不同。 另外，用户可使用其他API来对作业进行查询和管理。具体操作有：

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字符串，长度为[0-500]个字符。 默认取值： 不涉及。 is_proxy_mode 是 Integer 参数解释： 是否为代理模式主机集群。 约束限制： 不涉及。 取值范围： 0：非代理模式主机集群。 1：代理模式主机集群。 默认取值： 不涉及。 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型

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成员管理 单击左侧“成员管理>学生管理”，进入学生管理界面后，可对教学班进行添加、修改和删除操作。 图1 学生管理 图2 添加班级 图3 删除班级 教学班中可添加需参与学习的学⽣，添加学⽣：通过专业、班级选择，将学⽣批量添加⾄课程， 图4 添加学⽣ 或通过分享班级码，学⽣⾃⾏加⼊课程。

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作意识等方面的培养；教师精心制定的教学计划与内容难以跟随IT行业快速变化的技术理论与前沿趋势；学科竞赛、实验项目推进、综合实训缺少统一规范化的流程与平台。 推荐搭配 需求管理、代码托管、代码检查、编译构建、测试计划、部署。 实现结果 在实践中学习软件开发，用实践项目培养人才。

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支持线上备课、授课、直播、作业布置、实验、考试等全流程一站式软件教学与实践。 提供5000+免费习题和50+在线精品课程资源。 提供MOOC课程、教学市场、习题库等多类前沿自学课程及习题，自由按需选择。 提供业界领先的DevOps软件工程实训教材，以及真实的企业级实战项目过程和技能。 学习业界最前沿的DevOps和敏捷等软件研发理念。

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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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产品优势 高校教育 一站式教学服务平台，开箱即用的在线软件实验教学服务，面向高校师生和教育机构，提供全套体系化服务。 海量精品课程免费开放，赋能开发者学习。 提供稳定高可靠在线课堂教学平台服务，包含教、学、练、考、评等基础教学与管理需求，实现课堂数字化、智能化，支持高校机构实现数智化转型。

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和合并请求功能，彻底解决代码合并冲突的难题。 高校教学 场景描述：高校教师与学生，学习与授课。 场景特点：目前缺少功能完备的研发工具链，搭建研发工具环境耗费大量时间，环境维护耗费精力，现有的研发工具上手慢，学习成本高，不利于教学。 适用场景： 代码托管服务 提供完整的代码托管服务，以

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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