plt.show() 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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应用程序开发教程 开发规范 获取驱动包 基于JDBC开发 基于ODBC开发 基于libpq开发 基于Psycopg开发 基于ecpg开发 基于Go驱动开发 调试

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应用程序开发教程 开发规范 获取驱动包 基于JDBC开发 基于ODBC开发 基于libpq开发 基于Psycopg开发 基于ecpg开发 基于Go驱动开发 兼容性参考 调试

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应用程序开发教程 开发规范 驱动包获取 基于JDBC开发 基于ODBC开发 基于libpq开发 基于Psycopg开发 基于Go驱动开发

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，则可打开华为云API插件主面板 。 在搜索框中搜索示例代码。同时下面的热门推荐会为您展示最近有哪些常用的示例代码。 选您想学习的教程，通过向导式的教程学习代码。 图1 父主题： 示例代码

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则可打开华为云API插件主面板 。 在搜索框中搜索示例代码。同时下面的热门推荐会为您展示最近有哪些常用的示例代码。 选择您想学习的教程，通过向导式的教程学习代码。 图1 父主题： 示例代码

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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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则可打开华为云API插件主面板 。 在搜索框中搜索示例代码。同时下面的热门推荐会为您展示最近有哪些常用的示例代码。 选择您想学习的教程，通过向导式的教程学习代码。 图1 父主题： 示例代码

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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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AI应用的低门槛、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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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AI应用的低门槛、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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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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教程：使用JDBC或ODBC开发 开发规范 驱动下载 基于JDBC开发 基于ODBC开发

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教程：导出ORC数据到 MRS GaussDB (DWS)数据库支持通过HDFS外表导出ORC格式数据至MRS，通过外表设置的导出模式、导出数据格式等信息来指定导出的数据文件，利用多DN并行的方式，将数据从GaussDB(DWS)数据库导出到外部，存放在HDFS文件系统上，从而提高整体导出性能。

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在实例页面，单击“旧版入口”，进入经典开发环境首页。 在“项目 > 我的应用”下，单击已有的应用，即可进入经典应用设计器。 若没有应用，请选择相应卡片，例如选择“轻应用”卡片，单击“创建空白轻应用”，输入应用名称和标签，创建后进入经典应用设计器。 图1 进入经典应用设计器 父主题： 经典版入门必读

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经典应用开发工作台介绍 图1 应用开发界面 表1 应用开发界面功能说明 区域 说明 1 该区域分别提供如下功能： ：以单个应用为维度的项目模块树视图，您可以看到一个应用下开发的所有内容，即区域2。 ：显示该应用所涉及的所有资产，包括对象模型库、服务编排库等。选择“资源管理 > 资

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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。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。

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