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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WeLink 会议需要多大的带宽？ 会议带宽与视频分辨率以及硬件终端的编解码能力有关。PC和手机最高支持到720P，并支持网络自适应，为了保证视频质量，PC和手机最低带宽2M（对应视频帧率为20帧/秒），建议4M，带宽低于2M视频分辨率和帧率会降低。 华为硬件终端1080p最低带宽

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观看直播、录播带宽要求多大？ 不同的会议视频格式对带宽有不同要求，按照1080p30最大的计算带宽要求是1个会议2Mbps。 宽带 大小 CIF单路宽带 256kb 4CIF单路宽带 512kb 720p30单路宽带 768kb 1080p30单路宽带 1Mb 1080p60单路宽带

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观看直播、录播带宽要求多大？ 不同的会议视频格式对带宽有不同要求。 宽带 大小 CIF单路宽带 256kb 4CIF单路宽带 512kb 720P30单路宽带 768kb 1080P30单路宽带 1Mb 1080P60单路宽带 2Mb 双流 主辅流带宽相加 父主题： 会议录制

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Teleport存储容量有多大？ Teleport分为“标准版”和“高阶版”。“标准版”可用容量为60TB/台，“高阶版”可用容量为120TB/台。如果待传输数据量超过120TB，还可申请多个Teleport设备，两种规格搭配满足用户使用要求。 父主题： 服务概念类

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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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VPN网关最大支持多大带宽？ VPN网关规格最大支持1Gbit/s。 父主题： Console与页面使用

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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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VPN网关最大支持多大带宽？ VPN网关规格最大支持300Mbit/s。 父主题： Console与页面使用

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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对接高显存应用退出广播 功能介绍 云手机 服务器 显卡的显存占用过高，可能导致应用渲染卡顿，为了防止显存占用过高，系统会在显存占用过高时，对显存占用高的应用进行查杀；为了使得用户感知到应用被查杀的动作，系统查杀应用后会发送广播进行通知。 广播信息 广播action：android.intent

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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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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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我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面，单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面，卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】，弹出课程的详情页面，可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题： 实施步骤

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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AI开发的基本流程通常可以归纳为几个步骤：确定目的、准备数据、训练模型、评估模型、部署模型。 图1 AI开发流程 确定目的 在开始AI开发之前，必须明确要分析什么？要解决什么问题？商业目的是什么？基于商业的理解，整理AI开发框架和思路。例如，图像分类、物体检测等等。不同的项目对数据的要求，使用的AI开发手段也是不一样的。

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检。 物体检测 物体检测项目，是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片，用合适的框标注物体作为训练集，进行训练输出模型。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体的计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。 预测分析 预测分析项目，是一种针对结构化数据的模型自动训练

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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