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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realview-pbx-a9工程在Linux下的开发环境包括编译环境和QEMU模拟器。搭建编译环境。请参考搭建Linux编译环境。请参考搭建Linux编译环境。安装QEMU模拟器。可以参考如下命令安装：$ apt-get install qemu $ apt-get install qemu-system除此之外，也可以通过QEMU源码

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访问Huawei LiteOS Studio下载链接获取最新发行版。参考搭建Windows开发环境，完成开发环境的搭建。

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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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在Linux上完成编译后，通过Windows访问Linux主机上的文件，完成系统镜像文件的烧录调测与运行。所以开发环境包括Linux下的编译环境，以及Windows下的烧录调测工具和USB转串口驱动。在Linux下搭建编译环境。参考搭建Linux编译环境。参考搭建Linux编译环境。在Linux下搭建samba服务，实现Windows下对

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搭建开发环境 使用Portainer部署MySQL容器 使用Node.js运行Node.js程序

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访问Huawei LiteOS Studio下载链接获取最新发行版。参考Huawei LiteOS Studio安装指南，完成开发环境的搭建。

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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使用Moodle搭建在线学习系统 应用场景 Moodle是一个面向全球用户的开源在线教育系统，它被用于在线学习等场景。Moodle应用镜像基于Ubuntu 22.04操作系统，采用Docker部署，已预装Moodle应用以及其需要的运行环境。本节介绍如何安装部署Moodle应用。

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Java开发环境搭建 基于收集连接信息的介绍，假设您已经获取了实例连接相关的信息，以及配置好客户端的网络环境。本章节以生产与发送消息的Demo为例，介绍Kafka客户端的环境配置。 开发环境 Maven Apache Maven 3.0.3及以上版本，可至Maven官方下载页面下载。

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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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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如： 云计算 云容器快速搭建网站：利用云容器引擎CCE快速实现网站搭建，体验容器为企业应用带来的极大便利性。 人工智能 智能表单和证件 文字识别 ：身份证、驾照、发票，轻松实现文字识别，告别人工识别的苦恼。 大数据 车联网大数据驾驶行为分析：车联网解决方案深度解析，车辆驾驶行为的数据模拟实践，探索车联网大数据序列奥秘。

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搭建流程 图1 搭建流程 项目立项会（1个工作日） 明确双方责任人、需求 资料收集（1个工作日） 企业管理员需配合提供系统装填的物料 打通平台（1-3个工作日） 注册微信服务号、小程序，并关联认证 认证费用300元/次，审核时间1-3个工作日 独立小程序授权（5-7个工作日） 配置独立小程序、测试、上线、发版

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智能搭建 智能搭建通过简化数据分析和仪表板搭建的流程，帮助您更高效地进行 数据可视化 和信息展示（表1）。本文为您介绍如何使用智能搭建相关功能。 表1 智能搭建相关功能 功能 功能说明 查看图表的SQL 智能分析助手支持复制问答过程中自动生成图表的SQL语句，方便您复用该图表的SQL语句分析数据。

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组织搭建 Astro低代码平台提供了统一的组织角色权限控制管理RBAC模型，权限可控、管理统一。在使用AstroFlow创建业务流程应用前，请配置组织层级、角色与权限等，让平台认识您。 设置通信录的维护方式，即从哪里添加成员。 在Astro中，支持自维护和飞书两种通信录维护类型，

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、 自然语言处理 理论和应用、图像处理应用开发、语音处理应用开发、自然语言处理应用开发。使您具备企业业务领域的人工智能售前技术支持、人工智能售后技术支持、人工智能产品销售、人工智能项目管理、图像处理开发工程师、语音处理开发工程师、自然语言处理开发工程师等岗位所必备的知识和技能。 培训内容

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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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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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