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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springboot接入 Mas-Redis-SDK使用Maven获取版本，根据实际情况设置Maven远程仓库地址等相关配置。 在pom.xml文件中引入依赖，下面mas.version版本为最新版本，依赖组件版本参考如何选择组件版本。 <properties> <!--以最新的版本号为准-->

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SpringBoot应用部署 在主机上部署SpringBoot框架的Java后台应用，并启动该服务。 请确认目标主机已安装JDK，若已安装请移除模板中“安装JDK”步骤。 该模板涉及的部署步骤如下所示： 安装JDK 选择部署来源 停止SpringBoot服务 启动SpringBoot服务

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启动/停止SpringBoot服务 SpringBoot服务路径有误 启动失败 环境变量未配置 步骤部署成功但服务并未启动 服务停止成功检测后进程仍然存在（windows） 使用说明 部署应用中断 权限不够 参数含反斜杠“\”（特例） 环境下没有主机 环境不存在 windows主机部署应用失败

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SpringBoot服务路径有误 路径非法 问题现象 显示路径非法。 原因分析 路径中出现不支持的非法字符，如中文冒号“：”、反斜杠“\”等。 处理方法 排查输入的路径中是否存在非法字符，修改后重新部署。 The path does not exist 问题现象 显示路径不存在“The

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启动/停止SpringBoot服务 该步骤可通过指定环境下目标主机中SpringBoot应用的路径，用于启动或者停止SpringBoot服务，信息配置如下所示。 表1 参数说明 参数项 说明 步骤显示名称 步骤添加后在部署步骤编排区显示的名称。 环境 目标环境。 服务操作类型 配置启动服务或者停止服务。

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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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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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调测springboot样例程序 在本地Windows环境中调测ClickHouse Springboot样例程序 编译并运行程序 在程序代码完成开发后，您可以在Windows环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时，您可以直接在本地进行调测。在开发环境IntelliJ ID

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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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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r_host.com/springboot_demo，URL中包含了函数名springboot_demo作为path的第一部分。如果直接Get https://your_host.com/springboot_demo/greeting，springboot接收到的请求地址将包含

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调测Flink SpringBoot样例程序 该章节内容适用于 MRS 3.3.0及之后版本。 SpringBoot样例工程的命令行形式运行 在IDEA界面使用Maven执行install。 当输出“BUILD SUCCESS”，表示编译成功，如下图所示。编译成功后将会在样例工程的

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配置HBase/Phoenix对接SpringBoot样例 操作场景 为了运行MRS产品HBase/Phoenix组件的SpringBoot接口样例代码，需要完成下面的操作。 该章节内容适用于MRS 3.3.0及之后版本。 前提条件 已获取样例工程运行所需的配置文件，详细操作请参见准备HBase应用开发和运行环境。

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调测Hive SpringBoot样例程序 该章节内容适用于MRS 3.3.0及之后版本。 SpringBoot样例工程的命令行形式运行 在IDEA界面左下方单击“Terminal”进入终端，执行命令mvn clean package进行编译。 当输出“BUILD SUCCESS

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导入并配置SpringBoot样例工程 操作场景 为了运行MRS产品Hive组件的SpringBoot接口样例代码，需要完成下面的操作。 该章节以在Windows环境下开发SpringBoot方式连接Hive服务的应用程序为例。 该章节内容适用于MRS 3.3.0及之后版本。 操作步骤

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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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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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