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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网信算备520111252474601240079号 算法基本原理 分身数字人声音制作算法是指使用深度学习算法生成数字人声音模型，再使用该模型通过输入文字生成数字人语音的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人语音音频 。 算法原理：通过深度学习算法，学习真人语音音频生成数字人声音模型，通过该模型，输入文本生成数字人语音。

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Windows操作系统为什么要安装并更新virtio？ 为什么要安装virtio驱动？ virtio是为 弹性云服务器 提供高性能磁盘和网卡的半虚拟化驱动（virtio driver）。 标准的Windows系统不会自带virtio driver。 平台提供的公共镜像默认已安装virtio。

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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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载完成，单击展开下载详情，可以查看该数据集的“目标位置”。 步骤5：创建新版自动学习图像分类项目 确保数据集创建完成且可正常使用后，在ModelArts控制台，左侧导航栏选择“自动学习”，进入自动学习总览页面。 单击选择“图像分类”创建项目。完成参数填写。 计费模式：按需计费。 名称：自定义您的项目名称。

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载完成，单击展开下载详情，可以查看该数据集的“目标位置”。 步骤5：创建新版自动学习图像分类项目 确保数据集创建完成且可正常使用后，在ModelArts控制台，左侧导航栏选择“自动学习”，进入自动学习总览页面。 单击选择“图像分类”创建项目。完成参数填写。 计费模式：按需计费。 名称：自定义您的项目名称。

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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为什么使用运维中心 运维面临的问题 快速迭代对稳定性持续冲击，业务上线速度和现网稳定性之间存在冲突，发布周期变短，可能存在每个版本都没有经过充分的现网验证。 各业务基于开源软件或者基于AOM、LTS、APM等自己构建，运维组织、人员能力及知识体系需要快速发展，无统一的数据接入、监

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为什么使用运维中心 运维面临的问题 快速迭代对稳定性持续冲击，业务上线速度和现网稳定性之间存在冲突，发布周期变短，可能存在每个版本都没有经过充分的现网验证。 各业务基于开源软件或者基于AOM、LTS、APM等自己构建，运维组织、人员能力及知识体系需要快速发展，无统一的数据接入、监

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使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模 场景描述 准备数据 发布数据集 创建可信联邦学习作业 选择数据 样本对齐 筛选特征 模型训练 模型评估 父主题： 纵向联邦建模场景

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使用自动学习实现物体检测 准备物体检测数据 创建物体检测项目 标注物体检测数据 训练物体检测模型 部署物体检测服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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归档存储公网流出流量：恢复归档存储对象后，通过互联网下载归档存储对象所产生的流出流量费用。 深度归档存储公网流出流量：恢复深度归档存储对象后，通过互联网下载深度归档存储对象所产生的流出流量费用。 如果要减少公网流出流量，可以按照以下方法： 检查桶是否开启了公共读 如果桶开启了公共读，那么

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使用自动学习实现声音分类 准备声音分类数据 创建声音分类项目 标注声音分类数据 训练声音分类模型 部署声音分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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使用自动学习实现文本分类 准备文本分类数据 创建文本分类项目 标注文本分类数据 训练文本分类模型 部署文本分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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功，如果数据集还未成功导入，创建自动学习物体检测项目后数据标注节点会报错。 图2 数据标注节点报错 步骤3：创建自动学习物体检测项目 确保数据集创建完成且可正常使用后，在ModelArts控制台，左侧导航栏选择“自动学习”默认进入新版自动学习页面，选择物体检测项目，单击“创建项目”。

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对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特征挖掘十分重要，尤其是具有强表达能力的特征，可以抵过大量的弱表达能力的特征。

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文件数量会增加。 为什么修改配额失败？ 该目录是否为配额目录，修改后的配额是否比已使用配额高，父级目录是否存在配额目录的配额低于配额设置值。 为什么文件新增到配额目录失败？ 剩余配额是否充足，是否跨配额目录创建硬链接、rename操作。 为什么会出现实际目录使用空间超出配额的情况？

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文件数量会增加。 为什么修改配额失败？ 该目录是否为配额目录，修改后的配额是否比已使用配额高，父级目录是否存在配额目录的配额低于配额设置值。 为什么文件新增到配额目录失败？ 剩余配额是否充足，是否跨配额目录创建硬链接、rename操作。 为什么会出现实际目录使用空间超出配额的情况？

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CCE是否支持跨区域使用，是否支持集群联邦特性?（文字超长时，可选用该类型，列表项样式改为：listitem_HD572fg_100） CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？

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横向联邦学习场景 TI CS 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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检。 物体检测 物体检测项目，是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片，用合适的框标注物体作为训练集，进行训练输出模型。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体的计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。 预测分析 预测分析项目，是一种针对结构化数据的模型自动训练

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