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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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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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。 输出结果：数字人视频。 应用领域

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FM电台类音频数据，降低业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，基于复杂环境语音审核准确率高。 支持特殊声音识别：支持特殊声音识别模型，如娇喘、呻吟、敏感声纹等。 内容审核 -视频 内容审核-视频有以下应用场景： 视频平台/社区：精准识别平台上的违规视频内容，帮助平台规避内容风险：

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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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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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您在使用园区智能体的算法服务前，需要先接入视频数据，然后才能对接入的视频进行分析，获取结果。园区智能体支持接入的视频数据如表1所示。视频格式的要求请参见约束与限制。

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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J

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别二维码进行学习 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-分享 图21 分享1 图22 分享2 数据监控 通过查看学员培训进度，监控学员学习状态 操作路径：培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据 自学记录统计的是学员在知识库进行自学的学习数据

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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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原始视频数据（视频前后处理） 功能描述 音视频传输过程中，可以对采集到的音视频数据进行前处理和后处理，获取想要的播放效果。 对于有自行处理音视频数据需求的场景，HWRtcEngine SDK提供原始数据功能，您可以在将数据发送给编码器前进行前处理，对捕捉到的音频信号或视频帧进行修

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原始视频数据（视频前后处理） 功能描述 音视频传输过程中，我们可以对采集到的音视频数据进行前处理和后处理，获取想要的播放效果。 对于有自行处理音视频数据需求的场景，HWRtcEngine SDK 提供原始数据功能，您可以在将数据发送给编码器前进行前处理，对捕捉到的音频信号或视频帧进

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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务 ModelArts平台开发实验 介绍自动学习、数据管理、深度学习预置算法、深度学习自定义基础算法和进阶算法 本培训为线下面授形式，培训标准时长为9天，每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收，客户以官网单击确认《培训专业服务签到表》作为验收合格依据。 项目完成

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原始视频数据（视频前后处理） 功能描述 音视频传输过程中，我们可以对采集到的音视频数据进行前处理和后处理，获取想要的播放效果。 对于有自行处理音视频数据需求的场景，HWRtcEngine SDK提供原始数据功能，您可以在将数据发送给编码器前进行前处理，对捕捉到的音频信号或视频帧进

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景的运营规则均不一致。 RES提供一站式电商推荐解决方案，在一套数据源下，支持多种电商推荐场景，提供面向电商推荐场景的多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。 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。

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的多模态数据分析能力，保证园区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法，基于深度学习等领先技术，保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。 通过视频分析、图像处理和 自然语言处理 技术，对园区和城市治理中的视频、图片和文本数据进行多模态联合分析，充分挖掘数据潜在关联性。

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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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课程的详情页面，可以直接开始学习； 每个课程有多个章节，可以开始学习具体的每个章节。目前支持视频、PDF两种格式的课程。 图7 单个课程的详情页面 学习视频章节时，支持视频的竖屏、横屏播放。 每个章节学习到最后的时候，会提示“第X章节完成学习”，该章节会自动变成完成状态。 图8 使用数据网络时的提示页面

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