主页 1.投影码 在IdeaRoom主页中，中部显示的是当前屏的投影码，使用 WeLink 投影功能，投影成功，页面会弹出一个查看提醒。 2.云课 点击云课，即可进入云课首页。 3.桌面 点击桌面，进入Windows系统桌面。 父主题： 产品使用说明

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主页 主页介绍 数字秘书 任务卡片 父主题： 圆桌门户用户指南

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主页 主页是 开天企业工作台 应用的聚合，成员可在主页快速处理企业内相关事宜，如查看日程、查看新闻、查看待办事项。 开天 企业工作台 为各个行业预置了行业模版，租户可以直接使用。在管理后台的门户管理中，租户管理员可以自定义门户，详情请参考管理员配置企业门户。本章节以默认的行业模版向您介绍主页的布局及内容，如图1所示。

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Tensorflow训练 Kubeflow部署成功后，使用ps-worker的模式来进行Tensorflow训练就变得非常容易。本节介绍一个Kubeflow官方的Tensorflow训练范例，您可参考TensorFlow Training (TFJob)获取更详细的信息。 创建MNIST示例

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主页 主页是开天工业工作台应用的聚合，成员可在主页快速处理企业内相关事宜，如查看日程、查看新闻、查看待办事项。 开天工业工作台为各个行业预置了行业模版，企业可以直接使用。在管理后台的门户管理中，企业管理员可以自定义门户，详情请参考管理员配置企业门户。本章节以默认的行业模版向您介绍主页的布局及内容，如图1所示。

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主页管理 运营管理员可以根据需要查询主页名称、企业名称、创建人、发布时间，还可以单击主页名称查看主页详情。 在运营管理平台里，选择菜单“用户管理 > 主页管理”。 通过主页名称或企业名称搜索查找。 单击某个主页名称，可以浏览查看该主页的详情。 父主题： 用户管理

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主页介绍 主页是信息的聚合，成员可在主页快速查看并处理相关事项，如查看任务、待办、日程、常用应用等事项。 主页默认预置了轮播图、日历卡片、数字秘书、消息事件卡片、草稿箱卡片。您也可以根据个人习惯自定义添加事件、看板、任务、收藏、任务总览和常用应用卡片，设置主页背景色、调整卡片大小等，具体可参见更多操作。

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主页管理 资产提供方可以管理主页，主页配置时，需要选择在主页上展示的资产，因此资产提供方需要先发布资产。 登录ROMA Exchange系统后，先将鼠标放在页面右上角的个人账号处，然后单击“个人中心”。 选择“主页管理”。 参考下表配置基本信息。 序号 字段 说明 1 设置背景

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修改主页信息 功能介绍 用户对已创建的主页进行信息的修改。 URI PUT /v1/aim-sa/portals/{portal_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 portal_id 是 String 主页ID。 最小长度：32 最大长度：32 请求参数 表2

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cce-obs-tensorflow persistentVolumeClaim: claimName: cce-obs-tensorflow containers: - name: container-0

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催审主页 功能介绍 支持用户通过此接口根据主页ID催审。主页需要在与其关联的服务号审核通过之后才能催审。 URI POST /v1/aim-sa/portals/{portal_id}/push 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 portal_id 是 String

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Tensorflow算子边界 “.om”模型支持的Tensorflow算子边界如表1所示。 表1 TensorFlow算子边界 序号 Python API C++ API 边界 1 tf.nn.avg_pool AvgPool Type：Mean 【参数】 value：4-D t

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知识库主页 前提条件 租间开通了知识库的特性功能，操作员具有“知识库 > 知识应用 > 知识库首页”的菜单权限。 操作步骤 以座席角色登录AICC，选择“知识库 > 知识库主页” 。 图1 知识库主页 我的历史：展示所有当前账号查看过的知识内容，倒序展示，右侧时间为查看当前知识时间。

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使用Tensorflow训练神经网络 应用场景 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用（如Tensorflow、Caffe）均采用容器化方式运行，并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力，并且都是任务型计算，需要快速申请大量资源，计算任务完成后快速释放。本文将演示在云容器

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配置主页菜单格式 ISDP系统左侧菜单可以自定义样式，除了控制名称和顺序外还可以增加下图中的这种“空格分隔线”。 图1 菜单中的空格分隔线 操作步骤： 登录ISDP系统，选择“公共平台->系统配置->系统设置->菜单”并进入。 点击“新建”按钮，在弹出窗口的“名称”栏中输入“-”

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智能信息服务号主页 查询主页列表 修改主页信息 父主题： API

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使用TensorFlow进行线性回归 首先在FunctionGraph页面将tensorflow添加为公共依赖 图1 tensorflow添加为公共依赖 在代码中导入tensorflow并使用 import json import random # 导入 TensorFlow 依赖库

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查询主页列表 功能介绍 根据用户提供的过滤条件查找用户管理的主页列表。 URI GET /v1/aim-sa/portals 表1 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 pub_name 否 String 服务号名称。 最小长度：0 最大长度：15 begin_time

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public static void main(String[] args) { // The AK and SK used for authentication are hard-coded or stored in plaintext, which has great

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率，在数据量不是很大的情况下，Fine Tune会是一个比较好的选择。 moxing.tensorflow包含所有的接口，对TensorFlow做了优化，里面的实际接口还是TensorFlow的原生接口。 当非MoXing代码中没有Adam名称范围时，需要修改非MoXing代码，在其中增加如下内容：

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进入JupyterLab主页后，可在“Notebook”区域下，选择适用的AI引擎，单击后将新建一个对应框架的ipynb文件。 由于每个Notebook实例选择的工作环境不同，其支持的AI框架也不同，下图仅为示例，请根据实际显示界面选择AI框架。 图4 选择AI引擎并新建一个ipynb文件

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