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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拉取代码 拉取子模块代码出错 Git拉取子模组失败，找不到子模组的修订版本 Git不拉取子模块

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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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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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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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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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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获取代码提交行数 功能介绍 获取指定日期内代码仓指定分支的代码提交行数 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI GET /v2/repositories/{repository_id}/commit_lines 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述

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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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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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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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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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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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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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