语音合成 错误响应 功能介绍 合成引擎处理合成请求时如果发生错误则返回该响应。 响应消息 表1 响应参数 名称 参数类型 说明 resp_type String 响应类型。参数值为ERROR，表示错误响应。 trace_id String 服务内部的令牌，可用于在日志中追溯具体流程。

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使用实时语音合成 前提条件 确保已按照配置CPP环境（Windows）配置完毕。 初始化Client 初始化RttsClient，其参数包括AuthInfo 表1 AuthInfo 参数名称 是否必选 参数类型 描述 ak 是 String 用户的ak，可参考AK/SK认证。 sk

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getDefaultHttpConfig(); 网络代理（可选） // 根据需要配置网络代理，网络代理默认的协议为 `http` 协议 config.withProxyHost("proxy.huaweicloud.com") .withProxyPort(8080) .withProxyUsername("test")

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使用实时语音合成 前提条件 确保已按照配置CPP环境（Linux）配置完毕。 初始化Client 初始化RttsClient，其参数包括AuthInfo 表1 AuthInfo 参数名称 是否必选 参数类型 描述 ak 是 String 用户的ak，可参考AK/SK认证。 sk 是

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实时语音合成响应 开始合成响应 语音合成结果响应 语音合成结束响应 语音合成错误响应 严重错误响应 父主题： 实时语音合成接口

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开始语音合成请求 功能介绍 客户端与语音合成引擎建立Websocket连接后，可以发送开始语音合成请求进行语音合成。如果客户端基于该Websocket连接发送多次合成请求，需在每次请求重新建立websocket连接，一次连接只能处理一次合成请求。 请求消息 表1 参数说明 名称 参数类型

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实时语音合成接口 Websocket握手请求 实时语音合成请求 实时语音合成响应

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实时语音合成请求 开始语音合成请求 父主题： 实时语音合成接口

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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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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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？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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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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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？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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语音合成(webSocket版) 前提条件 确保已经按照配置好Android开发环境。 初始化Client 初始化RttsClient，其中参数包含AuthInfo和SisHttpConfig和RttsResponseListener。其中AuthInfo和SisHttpConfig的参数如表1所示。

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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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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？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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