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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行模型训练和推理，计算资源不计费。 如果运行自动学习作业/Workflow工作流时，使用公共资源池进行模型训练和推理，计算资源需收费。 存储资源费用：数据存储到 对象存储OBS 的费用。 表1 计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 计算资源 公共资源池 使用计算资源的用量。

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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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添加指定工作项工时 功能介绍 添加指定工作项工时 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v4/projects/{project_id}/issues/{issue_id}/work-hours 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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利用后台算法来检测图像中的主体内容，识别主体内容的坐标信息。 图2 主体识别示例图 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄，还是经过二次翻拍、打印翻拍等手法二次处理的图片。利用翻拍识别可以检测出经过二次处理的不合规范图片，使得统计数据更准确、有效。 图像标签 可识别上千种通用物体以

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（文字超长时，可选用该类型，列表项样式改为：listitem_HD572fg_100） CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？

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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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合格设置可设置项目整体的合格标准（包含学习进度，考试，实操，练习和测评），合格奖励（学分和证书）和不合格扣除（自学学员不扣除）。 项目规则 图6 项目规则 可见范围： 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

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二次认证 通过state_Token获取手机号 手机号短信验证码二次认证 父主题： 用户类接口

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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华为云MetaStudio数字人语音驱动算法 表1 语音驱动算法 算法项 描述 算法名称 华为云MetaStudio数字人语音驱动算法 备案编号 网信算备520111252474601240061号 算法基本原理 数字人语音驱动算法是指使用深度学习将语音转换成3D数字人表情和肢体驱动数据的一种技术。

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二次封装接口（推荐） DBE_APPLICATION_INFO DBE_COMPRESSION DBE_FILE DBE_HEAT_MAP DBE_ILM DBE_ILM_ADMIN DBE_LOB DBE_MATCH DBE_OUTPUT DBE_RANDOM DBE_RAW DBE_SCHEDULER

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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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欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。

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二次拨号(扩展) 前置条件 座席已签入 座席有已经建立的呼叫 场景描述 座席对正在通话中的通话进行二次拨号（针对座席进行拨号盘收号），支持输入#。 当前暂不支持视频呼叫。 接口方法 设置成“POST”。该接口仅支持POST方法，不支持PUT、GET和DELETE等方法。 接口URI

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包。 ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包，面向有AI基础的开发者，提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能，包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和部署上线流程。涉及计费项包含：模型开发环境（Notebook）、模型训练（训练作业）、部署上线（在线服务）。 父主题：

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dtmf(二次拨号) 接口描述 在通话中发送二次拨号信息 。 注意事项 处于通话中才可以发送二次拨号信息。 方法定义 OpenEyeCall.prototype.dtmf = function(callid, keyTone, callbacks) 参数描述 表1 参数说明 参数名

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二次开发 通过CrownCAD二次开发，用户可以自动化执行任务，完成手动交互式建模难以实现的复杂操作；引入数学函数和几何运算，支持更精确的线条拟合；参数式生成模型，将程序做成带输入的命令，分享给平台其他用户使用；灵活组织API，实现系统默认未提供的建模功能；还可以通过查询命令，了解探索内核工作机制。

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