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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头部名片区域 头部名片区域展示用户账号信息和账户费用信息，提供创建资源便捷入口以及我的收藏、最近访问等个性化内容。同时，在此区域您还可以反馈对华为云的用户评价和优化建议。 图1 头部名片区域 表1 模块概述和使用 模块 概述 如何使用 账号中心 展示用户账号信息。 单击头像或“已

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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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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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空三计算简介 空中三角测量计算（“AT”），简称：空三，可估算每个输入影像组属性以及姿态。通过影像点与所摄物体之间的对应关系计算出相机成像时刻相机位置姿态及所摄目标的稀疏点云的过程。处理空三后，能快速判断原始数据的质量是否满足项目交付需求以及是否需要增删影像空中三角测量计算可以充分考虑当前相机位置、姿态与控制点。

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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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的像点坐标及其对应的大地坐标系下的坐标求解出相应的外方位元素（摄站坐标：Xs、Ys、Zs；三个转角：φ、ω、κ；）。 空中三角测量（简称，空三） 空中三角测量（简称，空三）是指立体摄影测量中，根据少量的野外控制点，在室内进行控制点加密，求得加密点的高程和平面位置的测量方法。 区块

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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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围绕X轴旋转，俯仰角，范围[-180,180]。 roll_angle Double 围绕Z轴旋转，翻滚角，范围[-180,180]。 yaw_angle Double 围绕Y轴旋转，偏航角，范围[-180,180]。 父主题： 消息对象结构

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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通过已知的像点坐标及其对应的大地坐标系下的坐标求解出相应的外方位元素（摄站坐标：Xs、Ys、Zs；三个转角：φ、ω、κ；）。 空中三角测量 空中三角测量（简称，空三）是指立体摄影测量中，根据少量的野外控制点，在室内进行控制点加密，求得加密点的高程和平面位置的测量方法。 区块 区块是指空三单次处理的照片集合。

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均涌现出超高水平AI。人工智能应用在其中起到了不可替代的作用。 游戏智能体通常采用深度强化学习方法，从0开始，通过与环境的交互和试错，学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型，主要包含如下步骤： 通过GPU分析场景特征（自己，视野内队友，敌人，

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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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本节将协助您完成Flexus分身数字人形象的采集工作。请注意，您的数字人形象会与录制效果保持一致，包括服装、手部动作、面部表情以及各方面的姿态等。所以我们希望您在拍摄时尽可能保持自然，按照平时的说话习惯录制。 拍摄流程 支持手机或相机拍摄，需1080P或更高分辨率。 录制时长为2

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人脸客流统计技能 技能描述 智慧门店的人脸抓拍和客流统计技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，对进入门店的人形进行抓拍，并自动筛选出此人进店过程中尺寸、清晰度、角度最佳的人脸和对应的原图上传至您的后台系统。 结合云上 人脸识别服务 （Face Recognition，简称

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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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