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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条码系统配置示例 本小节以UDP条码系统为例，介绍如何将条码流相关接口配置到条码系统上 配置条码查询、保存、返回账套方法，示例如下 编辑流查询AppCode，任选一个流，比如："条码返回账套信息模板"流，点击编辑 复制第一个节点的AppCode，即可 配置条码可用方法操作集及AppCode

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部署条码执行方法接口 在 集成工作台 -流编排-我的流模板中，选择刚才复制过来的“条码执行方法接口模板”，点击创建流 创建完成后，点击“我的流列表”即可查看创建的流 开启运行流并查看流运行状态 父主题： 基于复制的流模板部署条码接口

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云容器引擎-成长地图 | 华为云 图像识别 图像识别（Image Recognition），基于深度学习技术，可准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力，帮助客户准确识别和理解图像内容。 免费体验 1元包年 立即使用 立即使用 成长地图

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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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部署条码刷新diapi辅助流 在集成工作台-流编排-我的流模板中，选择刚才复制过来的“条码辅助流-刷新diapi缓存”，点击创建流 点击"下一步" 点击"下一步" 点击"创建" 父主题： 基于复制的流模板部署条码接口

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配置接口地址到条码系统 本节用于描述条码API流完成配置后，如何查看API流的接口地址并配置到条码系统上。 条码系统配置示例 其它各个接口地址获取方式 父主题： 实施流程

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部署条码单据保存流接口 在集成工作台-流编排-我的流模板中，选择刚才复制过来的"条码单据保存总接口模板"流模板，点击创建流 点击新建连接 在弹出的连接框里，配置账套连接地址信息，配置好账套的连接名称、访问地址、数据库名、用户名、密码。 连接名称：定义连接名称(默认即可) 访问地址

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部署条码返回账套信息接口 在集成工作台-流编排-我的流模板中，选择刚才复制过来的“条码返回账套信息模板”，点击创建流 点击“下一步”，"下一步"，点击“创建”，创建流 创建完成后，点击查看“我的流列表” 开启并查看流运行状态 父主题： 基于复制的流模板部署条码接口

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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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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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基于复制的流模板部署条码接口 本次条码集成实施涉及5个流模板，需要部署6条流。其中部署1条码单据保存流接口会生成2条流。 部署条码单据保存流接口 部署SQL查询接口（注意：条码合部场景跳过当前小节5.5.2） 部署条码执行方法接口 部署条码返回账套信息接口 部署条码刷新diapi辅助流

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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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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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Standard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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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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横向联邦学习场景 TICS 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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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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