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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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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获取代码组信息 功能介绍 获取代码组信息。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v4/{project_id}/groups/{group_id}

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获取代理版本 接口名称 WEB_GetHidVersionLmproxy(后续废弃) 功能描述 获取代理版本 应用场景 获取代理版本 URL https://ip/versionproxylm?ActionID=WEB_GetHidVersionLmproxy 参数 无 返回值 表1

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网信算备520111252474601240045号 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。

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获取代码样例 语音通话平台提供代码样例作为参考，可根据需求更改适配，快速开发，提高开发效率，节省开发时间。 语音回呼代码样例 Node.js：点击查看 Java：点击查看 Python：点击查看 PHP：点击查看 C#：点击查看 语音通知代码样例 Node.js：点击查看 Java：点击查看

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获取代码化构建默认模板 功能介绍 获取代码化构建默认模板 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/template/{job_id}/default-template 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 job_id 是 String 构建的任务ID；

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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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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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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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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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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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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stateCode); stateCode定义 端SLAM定位中。表示端SLAM定位成功，GetCameraPose返回的数据来自端SLAM。 云SLAM定位中。表示云Slam定位成功，GetCameraPose返回的数据来自云SLAM。 1：未找到License 2：License校验失败

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ARInspect.config： "slam_client"：使用端SLAM还是云SLAM。 "save_log": 是否保存SDK日志。调试阶段建议为true，否则false。 slam_sdk_config.json： "save_image": 是否保存传给端侧SLAM算法模块的图像。建议

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描述：初始化SDK以及必要组件。 参数： 表1 参数 名称 类型 描述 mode int 初始化模式。 1：表示运行端侧SLAM 2：表示运行云侧SLAM 3：表示运行端侧SLAM +云侧TRACK 4：表示运行云侧SLAM+云侧TRACK 返回值： true：初始化成功 false：初始化失败，参数错误。 父主题：

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config，Unity相关配置 slam_sdk_config.json，SLAM算法适配层相关配置 initParam.json，SLAM算法相关配置 hwServerUrl.json，Android层配置 initParam.schema.json，SLAM算法相关参数格式 默认配置文件跟随ARInspect

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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