模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeple

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模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeple

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OrganizationalUnitDto object 包含有关新创建的组织单元的详细信息的结构。 表4 OrganizationalUnitDto 参数 参数类型 描述 id String 与组织单元关联的唯一标识符（ID）。 最小长度：1 最大长度：35 urn String 组织单元的统一资源名称。 最小长度：1

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断出不合规的语音内容。 场景优势： 实时性：可以实时监测和分析直播间中的语音内容，保障直播间的秩序和安全。 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。 社交语音消息 在社交语音消息平台上实时对用户发送的语音消息进行审核，及时判断出包含不良内容的语音消息，帮

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创建账号和完成请求的日期和时间。 created_at String 请求创建账号的日期和时间。 id String 请求的唯一标识符（ID）。您可以从创建账号的初始CreateAccount请求的响应中获得此值。 最大长度：36 state String 创建账号的异步请求的状态，in

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Token。调用KooDrive的API使用Token认证，拥有Token就代表拥有某种权限，在调用API的时候将Token加到请求消息头中，从而通过身份认证，获得操作API的权限。Access Token的获取请参考对应的开发手册，格式参考：Bearer+{access_token} language

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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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球范围内教学理念、教学方法、学习环境和教师与学生行为模式的深刻变革。当下，教育培训的改革已从内容供给的改革（在线课程）、教与学模式的改革、评价模式的改革以及课堂环节的改变（智慧教室建设）等几个方面全面铺开。课堂是教育的主战场，是人才培养的主渠道，目前的“课堂教学”环节却面临着诸多问题：

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如何将一个区域中的 DLI 表数据同步到另一个区域中？ 可以使用OBS跨区域复制功能实现，步骤如下： 将区域一中的DLI表数据导出到自定义的OBS桶中。 具体请参考《 数据湖探索 用户指南》。 通过OBS跨区域复制功能将数据复制至区域二的OBS桶中。 具体请参考跨区域复制。 根据需要导入或使用对应的数据。

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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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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 统计数据统计的是具体培训资源（实操作业、考试等）的学员学习数据 父主题： 培训管理

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集群的管理规模和控制节点的数量有关系吗？ 集群管理规模是指：当前集群支持管理的最大节点数。若选择50节点，表示当前集群最多可管理50个节点。 针对不同的集群规模，控制节点的规格不同，但数量不受管理规模的影响。 集群的多控制节点模式开启后将创建三个控制节点，在单个控制节点发生故障后集群可以继续使用，不影响业务功能。

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logic_tb_id String 逻辑实体的ID，填写String类型替代Long类型。 biz_catalog_id String 归属的业务分类的id，填写String类型替代Long类型。 catalog_path String 归属的业务分类的路径 {"l1Id":"","l2Id":""

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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Connect实例ID、ROMA Connect的项目ID和服务ID，并做相关配置。 在控制台的搜索框里模糊搜索ROMA Connect服务，并进入ROMA Connect服务的控制台。 获取实例ID参数对应的值，该值就是CP_DS__RomaConnectInstanceId参数要配置的值。 图9 Connect来源配置3

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1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。 因子分解机算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法，能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间的关系，无需人工经验干预，同时能够解决组合特征稀疏的问题。FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机的改进版

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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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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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提升用户体验。 智能教育 集成 语音合成 的教育系统可以实现中文标准朗读及带读，应用于课堂和学生自学，提升教学效率。 直播实时字幕 将视频直播或现场直播中的音频实时转为字幕，为观众提供更高效的观会体验，方便对直播内容进行监控。 会议实时记录 将视频或电话会议中的音频实时转为文字，可实

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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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本文使用ModelArts上的NPU Snt9B 裸金属服务器 以及其提供的昇腾镜像EulerOS-2.10-Arm-rc3-64bit-for-Snt9B-BareMetal-with-CANN7.0.RC1，具体镜像环境可参考NPU Snt9B裸金属 服务器 支持的镜像详情。该Snt9B资源中的Python环境为3

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