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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流程效率 为了清晰展示企业内审批流程的使用情况及审批效率，提供流程效率板块。点击【流程效率】进入审批数据统计界面，可以查看我管理的和个人名下的已处理和待处理的数据量，平均耗时统计。 当前流程效率模块处于灰度试用阶段，加入灰度白名单的租户，可以看到该模块。（如需试用该功能，可联系企业对应运营人员开通）

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，当网络拓扑变更时，能够自动收敛，无需手工配置、变更繁琐的路由条目。 多链路联动 企业路由器使用BGP路由协议，实现多个接入链路之间的联动，多链路可以做负载分担或者互为主备，单链路故障秒级切换，打造高可靠网络，保障业务的连续性。

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性能效率支柱 性能效率支柱简介 基础概念 设计原则 问题和检查项 PERF01 流程与规范 PERF02 性能规划 PERF03 性能建模 PERF04 性能分析 PERF05 性能优化 PERF06 性能看护 云服务性能优化介绍

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Service）连接多种路侧传感器，实现道路的数字化感知，并向交通参与方提供信息，助力交通运行。 产品介绍 图说E CS 立即使用 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转DRIS 01 了解 路网数字化服务 （Digital Road Infrastructure Service）实现人、车、路、网之

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网信算备520111252474601240045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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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ECS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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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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DC双链路负载混合云组网构建流程 本章节介绍通过企业路由器构建DC双链路负载混合云组网总体流程，流程说明如表1所示。 表1 构建DC双链路负载混合云组网流程说明 步骤 说明 步骤一：创建云服务资源 创建1个企业路由器，构建一个同区域组网只需要1个企业路由器。 创建业务VPC和子网，本示例中创建1个VPC和子网。

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DC双链路负载混合云组网构建流程 本章节介绍通过企业路由器构建DC双链路负载混合云组网总体流程，流程说明如表1所示。 表1 构建DC双链路负载混合云组网流程说明(全域接入网关DGW） 步骤 说明 步骤一：创建云服务资源 创建1个企业路由器，构建一个同区域组网只需要1个企业路由器。

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性能效率支柱简介 如何设计出高性能的架构是一个普遍性的问题。作为基本的质量属性，性能的重要性和性能失败后果的严重性是毋庸置疑的，实际上公司内外都有很多性能失败的例子。本文试图为性能设计、性能优化提供一些技术方法和手段，这些方法手段可以用于系统的软件性能工程建设，也可用于指导性能调整和优化。

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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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及ER等。 网络规划说明 DC双链路负载混合云组网规划如图1所示，将VPC、DC分别接入ER中，组网规划说明如表2所示。 图1 DC双链路负载混合云组网规划(全域接入网关DGW） 两条DC网络链路形成负载均衡，云上VPC和线下IDC通信时，两条链路同时处于工作状态，表1为您详细介绍网络流量路径。

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执行以下步骤，搭建第二条专线链路并验证网络通信情况。 参考1.a~1.d，搭建第二条专线链路。 构造第一条专线链路的故障，确保业务VPC已无法通过该链路和IDC通信。 请您务必在没有业务的情况下，构造专线链路故障，以免对业务造成影响。 参考1.e~1.f，验证第二条专线链路的通信情况。 步骤四：在ER侧和IDC侧分别配置等价路由

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执行以下步骤，搭建第二条专线链路并验证网络通信情况。 参考1.a~1.c，搭建第二条专线链路。 构造第一条专线链路的故障，确保业务VPC已无法通过该链路和IDC通信。 请您务必在没有业务的情况下，构造专线链路故障，以免对业务造成影响。 参考1.d~1.e，验证第二条专线链路的通信情况。 步骤四：在ER侧和IDC侧分别配置等价路由

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DC双链路主备混合云组网构建流程 本章节介绍通过企业路由器构建DC双链路主备混合云组网总体流程，流程说明如表1所示。 表1 构建DC双链路主备混合云组网流程说明(全域接入网关DGW） 步骤 说明 步骤一：创建云服务资源 创建1个企业路由器，构建一个同区域组网只需要1个企业路由器。

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通过CC和ER构建云上跨区域IPv6双栈网络 您可以通过CC和ER构建云上跨区域IPv6双栈网络，网络架构如图1所示，详细网络构建说明请参见表1。 图1 跨区域IPv6双栈网络架构图(CC/ER) 表1 跨区域IPv6双栈网络构建说明(CC/ER) 步骤 说明 1 针对每个区域的

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