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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返回结果集。 -足球联赛名称 足球联赛的名称。 -联赛赛季 足球联赛的赛季。 -联赛积分排名情况 足球联赛的积分排名情况。 --排名 足球联赛的排名。 --球队名称 足球联赛的球队名称。 --胜场 足球联赛的比赛胜场。 --败场 足球联赛的比赛败场。 --平局 足球联赛的比赛平局。

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算法基本原理 数字人照片建模算法是指使用深度学习算法将已授权的人像照片信息转换为数字人3D模型的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：有授权的人像照片。 算法原理：使用深度学习算法，将人像照片转换为数字人3D模型。 输出结果：数字人3D模型。 应用领域：数字人照片建模算法可应用

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成快速户型图生成 户型图部件自动识别：利用深度学习技术，自动识别2D户型图的墙体、门窗、比例尺。 户型图精校：利用比例尺生成3D真实世界坐标点，呈现精准户型 图2 户型图 硬装、柜体智能布置 自动化精装设计：基于AI和大数据，通过深度学习16.3亿图纸方案，实现精装方案自动设计.

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3D回放 3D回放页面支持加载本地OSI，OpenDRIVE文件，以便于回放本地场景。 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 任务管理”。 在界面的右上角，单击“3D回放”，进入到3D回放界面。 单击界面右上角“加载本地文件”。 图1 加载本地文件 添加需要加载的本地文件，单击“确认”。界面回放本地文件。

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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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3D回放 前提要求 3D回放对回放机器配置有以下要求： 回放机器需要GPU硬件。硬件加速的方式：在chrome设置-高级中打开硬件加速 。 机器的参考配置(低配）：8核cpu 、UHD620的gpu 、16G内存 、100Mbps带宽。 查看3D回放 3D回放页面详细说明如下： 图1

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GIS 3D应用 描述 GIS 3D应用提供了煤矿GIS地图组件，可以基于此快速开发GIS 3D场景地图，在大屏或应用中展示。 开放能力 GIS 3D应用提供了煤矿GIS地图组件，提供了初始化的场景，在提供的初始化场景配置中自定义配置进行定制。 如何使用资产 订购并安装部署GIS

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3D预标注 3D预标注当前支持目标检测和目标分割两种标注功能。 前提条件 在服务控制台“总览”>“我的模型”区域，开通“2D图像生成”服务，具体操作步骤请参考开通我的模型和购买套餐包。 操作步骤 在左侧菜单栏中选择“智驾模型服务 > 3D预标注”。 单击右上角的“添加文件”。 完成文件上传信息。

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语义分割3D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1599625710056 | +--- 1599625710056.pcd | +--- 1599625710056.json +--- 1599625740054 | +--- 1599625740054

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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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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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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3D图展示 您可以使用3D模式来展现图效果，帮助您更直观的查看图和分析图。 使用限制说明： 3D图展示当前仅支持十亿规模以上的大图操作使用。 目前3D展示功能只支持PagePank算法、personalRank算法、Cypher查询和Gremlin查询的展示，其余算法或功能只能用2D模式来分析图。

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目标追踪3D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1611801018801 | +--- 1611801018801.json | +--- 1611801018801.pcd +--- 1611801024401 | +--- 1611801024401

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3D数字人 3D数字人风格管理 3D数字人风格化照片建模 3D数字人语音驱动 3D数字人视频驱动

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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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TOPS 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能，详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4（GPU直通） 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习、深度学习、训练推理、

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