提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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Standard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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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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车牌识别技能 技能描述 面向智慧商超的车牌技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的车牌，结果自动上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 本技能支持： 显示外接IPC摄像头中捕捉到的画面中出现的车牌信息。 画面中同时出现多个车牌的情况下只支持一个车牌的显示及结果上传。

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800训练 服务器 三维视图 Atlas 800 训练服务器（型号9000）是基于华为鲲鹏920+Snt9处理器的AI训练服务器，实现完全自主可控，广泛应用于深度学习模型开发和AI训练服务场景，可单击此处查看硬件三维视图。 Atlas 800训练服务器HCCN Tool Atlas 800 训练服务器

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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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查看源码成分分析扫描详情 该任务指导用户通过开源治理服务查看源码成分分析扫描结果。 前提条件 已获取管理控制台的登录账号与密码。 已执行扫描任务。 操作步骤 登录开源治理服务控制台。 在左侧导航栏，单击“软件成分分析 > 源码成分分析”。 在“源码成分分析”页面，可看到全部添加过

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练效率。 学习率预热 不同的学习率调度器（决定什么阶段用多大的学习率）有不同的学习率调度相关超参，例如线性调度可以选择从一个初始学习率lr-warmup-init开始预热。您可以选择多少比例的训练迭代步使用预热阶段的学习率。不同的训练框架有不同的参数命名，需要结合代码实现设置对应的参数。

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard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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创建视频流 内容审核 作业 功能介绍 创建视频流内容审核作业，创建成功会将作业ID返回给用户。 创建审核作业后，建议您记录每个url对应的job_id，方便后续关闭该审核作业。 如果创建审核作业后，没有回调预期的审核结果，可能是因为流不稳定导致服务侧拉流失败。您可以关闭该审核作业，然后对该流重新创建审核作业。

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关闭视频流内容审核作业 本章节对关闭视频流审核AK/SK方式使用SDK进行示例说明。 示例代码中需要配置使用RunCloseVideoStreamModerationJobRequest类的withJobId配置审核任务的id，配置完成后运行即可。 服务所在的应用区域和终端节点，详情请查看

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创建视频流内容审核作业 本章节对创建 视频审核 AK/SK方式使用SDK进行示例说明。 示例代码中可以使用VideoStreamCreateRequestData类的withUrls配置待审核的视频url（仅支持url方式），配置完成后运行即可。 服务所在的应用区域和终端节点，详情请查看

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关闭视频流内容审核作业 本章节对关闭视频流AK/SK方式使用SDK进行示例说明。 示例代码中需要配置使用RunCloseVideoStreamModerationJobRequest类的withJobId配置审核任务的id，配置完成后运行即可。 服务所在的应用区域和终端节点，详情请查看

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函数工作流 FunctionGraph，只需编写业务函数代码并设置运行的条件，即可以弹性、免运维、高可靠的方式运行。 语音识别服务，将wav语音文件转化为文字。 方案优势 高识别 该方案基于深度学习技术，对特定领域场景的语音识别进行优化，识别率高。 稳定可靠 该方案成功应用于各类场景，基于华为等企业客户的长期实践，经受过复杂场景考验。

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本文主要对HCIA-AI考试大纲进行介绍： 考试 考试代码 考试类型 试卷题型 考试时长 通过分数/总分 考试费用 HCIA-AI H13-311 笔试 单选、多选、判断 90 min 600/1000 200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。

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获取源码包、ODBC包以及依赖库 基于ODBC开发所需的包，依赖库和头文件以及其获取方式如表1所示。 表1 ODBC应用程序开发环境准备 所需资源 获取方式 unixODBC源码包 unixODBC源码包获取参考地址：https://www.unixodbc.org/unixODBC-2

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获取源码包、ODBC包以及依赖库 基于ODBC开发所需的包，依赖库和头文件以及其获取方式如表1所示。 表1 ODBC应用程序开发环境准备 所需资源 获取方式 unixODBC源码包 unixODBC源码包获取参考地址：https://www.unixodbc.org/unixODBC-2

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RTMP视频流播放器 本章节主要介绍RTMP视频流播放器组件各配置项的含义。 图1 RTMP视频流播放器 样式 尺寸位置 图表尺寸：图表的宽和高。单位均为px。 图表位置：图表在画布中的位置。单位均为px。 视频流地址：视频流的公网地址。 数据 图2 RTMP视频流播放器-数据 url：视频流的公网地址。

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大模型开发基本流程介绍 大模型（Large Models）通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型，广泛应用于 自然语言处理 （NLP）等领域。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤： 数据集准备：大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此，数据集准备是模型开发的第一步。

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