培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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管理，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过“

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排序，得到推荐候选集列表。 排序策略-离线排序模型 在线服务 在线服务用来做线上推荐时的应用，每个服务之间是独立的。即根据不同的离线计算得到的候选集以及相关参数，提供不同的推荐服务。 在线服务 效果评估 指用于通过推荐系统推荐出去的结果集并利用trace_id回流到推荐系统的行为的点击率、转化率等指标的计算。

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将新兴技术融入人才培养与专业建设过程中； 产业项目实训案例不足； 教师缺乏真实产业项目的工程实践经验，不能独立带学生做真实企业项目； 学生学习兴趣不高，动手意愿不足； 学生的学习情况要有数据记录、可评价。 通过本方案实现的业务效果： 青软创新集团数字化人才培养方案以数字化平台为基础创新实

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免费体验 自动学习 在ModelArts自动学习功能中，在训练模型和部署上线阶段，可选择免费的计算规格，端到端体验一个自动学习项目，大大降低您的体验成本。 单击此处进入ModelArts管理控制台，参考如下操作指导体验免费规格的使用。 使用场景 自动学习项目分为“数据标注”、“模型

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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好的用户故事讨论的是为谁做和为什么做，而不仅仅是做什么。作为Who，我想要What，以便于Why。有了Who、Why、What的信息，How就变得呼之欲出了。以往我们上来就写需求的，往往注意到的是What（干什么），却忽略了Who（为谁做）以及Why（为什么做）。而Who>Why>

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PC推荐配置是多少？ 推荐配置： CPU： Intel i7 四核 3.0GHZ及以上 内存： 8GB及以上 可用硬盘空间： 8GB及以上 父主题： 产品规格

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API v3（推荐） 查询API版本 查询数据库版本信息 查询数据库规格 查询数据库磁盘类型 实例管理 连接管理 备份与恢复 参数配置 获取日志信息 标签管理 管理数据库和用户 配额管理 数据库运维 任务管理

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网站接入后推荐配置 配置PCI DSS/3DS合规与TLS 开启IPv6防护 开启HTTP2协议 配置WAF到网站 服务器 的连接超时时间 开启熔断保护功能保护源站安全 配置攻击惩罚的流量标识 配置Header字段转发 修改拦截返回页面 开启Cookie安全属性 父主题： 网站设置

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API v3（推荐） 查询API版本 接口版本和规格 实例管理 备份与恢复 参数模板管理 管理数据库和账号 标签管理 日志管理 配额管理 容灾管理 任务管理 企业项目管理 实例负载均衡管理

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组网设计与推荐款型 分支网络互联组网设计 WAN侧虚拟网络拓扑模式采用Hub-spoke组网，实现分支机构和总部（Data Center，数据中心）之间直接互访，分支机构之间通过总部中转。 本举例中企业总部DC站点的LAN侧设备为本地管理，在使用本方案实施前已部署完成，下文仅体现AR上的相关配置。

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API V2（推荐） 生命周期管理 实例管理 Smart Connect 规格变更管理 主题管理 用户管理 消息查询 后台任务管理 标签管理 诊断管理 其他接口

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distribution_type text 推荐的分布类型 distribution_key text 推荐分布列 start_time timestamp 推荐开始时间 end_time timestamp 推荐结束时间 cost_improve text 推荐结果对于代价的提升 comment

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512 各相关节点数据规划推荐可参照表2，实际硬件使用大小，可参考SAP NetWeaver节点硬件预估（SAP Sizing）结果进行适当调整。 表2 E CS 节点规划推荐 节点名称 规格 标准化部署SAP NetWeaver实例节点规划 标准化部署场景下推荐配置。 操作系统：SUSE

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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？ 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？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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梯度（或参数）压缩等，大部分技术在提升吞吐量的同时，不会造成对模型精度的影响。为了达到最短的收敛时间，需要在优化吞吐量的同时，对调参方面也做调优。调参不到位会导致吞吐量难以优化，当batch size超参不足够大时，模型训练的并行度就会相对较差，吞吐量难以通过增加计算节点个数而提升。

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。

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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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