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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播放音乐 功能描述 混音是将音乐文件和麦克风音频混合，一般用于播放时长较长的背景音乐或者伴奏。同一时间只能播放一个音乐文件。可以在本地播放，也可以同时播放给其他与会者听。 支持播放wav、pcm和单声道mp3音频文件。可以播放本地或在线音乐文件。 接口调用步骤 实现过程 加入房间

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播放音乐 功能描述 混音是将音乐文件和麦克风音频混合，一般用于播放时长较长的背景音乐或者伴奏。同一时间只能播放一个音乐文件。可以在本地播放，也可以同时播放给其他与会者听。 支持播放本地或在线音乐文件，文件格式支持播放wav、pcm和单声道mp3音频格式。 接口调用流程 实现过程 加入房间

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播放音乐 功能描述 混音是将音乐文件和麦克风音频混合，一般用于播放时长较长的背景音乐或者伴奏。同一时间只能播放一个音乐文件。可以在本地播放，也可以同时播放给其他与会者听。 支持播放wav、pcm和单声道mp3音频文件。可以播放本地或在线音乐文件。 接口调用流程 实现过程 加入房间

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播放背景音乐是否支持在线音乐？ 暂不支持。 父主题： SDK使用

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数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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视频背景音乐识别 功能介绍 背景音乐识别接口用于识别视频的背景音乐，返回背景音乐名称。 URI URI格式 POST /v1.0/bgm/recognition 请求消息 请求参数说明请参见表1。 表1 请求参数说明 名称 是否必选 类型 说明 url 是 String 视频的U

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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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播放音乐文件 功能描述 混音是将音乐文件和麦克风音频混合，一般用于播放时长较长的背景音乐或者伴奏。同一时间只能播放一个音乐文件。可以在本地播放，也可以同时播放给其他与会者听。 可以播放本地或在线音乐文件，文件格式支持播放wav、pcm和单声道mp3音频格式。 接口调用流程 实现播放音乐文件

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迁移后源数据对应的数据集。 数据集实例 源数据迁移后生成的数据集实例名，可自定义命名。 单击图标，运行“生成迁移后的源 数据实例 ”代码框内容。 生成目标数据实例 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 生成数据 > 生成目标数据实例”。界面新增“生成迁移后的目标数据实例”内容。 对应参数说明，如表7所示。

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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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40045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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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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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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。

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代码生成 简介 构造函数生成 Override/implement方法 组织imports 生成getters和setters 生成hashCode()和equals() 测试 生成toString() 父主题： Java

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生成toString() 使用此Source Action生成返回类的字符串表示形式的toString()方法。在Generate toString()对话框中，选择要在生成的toString()方法中返回的字段。 父主题： 代码生成

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背景音乐是否支持循环播放？ 支持，调用startAudioFile接口，设置循环次数“cycle”为0，表示无限循环播放。 父主题： SDK使用

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