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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基准 基准元素不参与构造几何模型，仅在建模过程中提供参考，用于辅助建模。如基准轴可用作旋转凸台的旋转轴线等。基准元素包含3种：基准点、基准轴、基准面。 创建基准点 创建基准轴 创建基准面 父主题： 几何处理

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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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在几何工具栏选择“基准 > 基准轴”。 在弹出的“基准轴”对话框中，“创建方式”选择“基于方向”。 输入“DX”、“DY”、“DZ”，如图1所示。 图1 根据方向创建基准轴 单击“确认”，基准轴创建成功。 基于两点 选择两个点，过这两个点生成基准轴。 在几何工具栏选择“基准 > 基准轴”。

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资产维保基准 【功能说明】 用户按照资产设备来维护维保基准 【操作说明】 新增维保基准：选择资产设备 -> 单击“新增”按钮 -> 输入维保基准信息 -> 单击“保存”按钮； 条码打印/挂载[子资产]/维保任务发布：参考3.5.4资产台账【操作说明】：条码打印/挂载[子资产]/维保任务发布；

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“直线”：拾取一条直线，可选实体边或基准轴。 “点”：拾取一个实体点或基准点。 （可选）“垂直”：默认不勾选，以通过直线的方式创建基准面；勾选后，以垂直于直线的方式创建基准面。 如图2所示。 图2 根据点和直线创建基准面 单击“确认”，基准轴创建成功。 基于平面 在几何工具栏选择“基准 > 基准面”。 在

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天内的不同时间段PUE基准值可以设为不同值，也可进行批量设置。 操作步骤 选择“能效管理 > 能耗管理 > 能效配置”。 在左侧导航区选择“参数设置 > PUE基准值设置”。 设置单条PUE基准值： 在“PUE基准值设置”页面，设置“PUE基准值”。 单击“应用”。 在提示框中，单击“确定”，完成PUE基准值的设置。

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类别维保基准 【功能说明】 用户按类别维护资产设备的维保基准 【操作说明】 新增维保基准：[维保基准]页签，选择资产类别 -> 单击“新增”按钮 -> 维护资产类别的维保基准信息 -> 单击“保存”按钮； 图1 维保基准 图2 维保基准信息 添加专用项配置：对于“是否专用项”已经

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坐标：通过X、Y、Z坐标创建基准点。 截取点：在选定的一条边上截取一点创建基准点。 投影点：将一个点投影到指定线或面上创建基准点。 交点：基于两线交点、线面交点或三个平面的交点创建基准点。 中心点：基于图形的圆心或质心创建基准点。 坐标 在几何工具栏选择“基准 > 基准点”。 在弹出的“基准点”对话框中，单击“创建方式”选择“坐标”。

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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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TOPS 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能，详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4（GPU直通） 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习、深度学习、训练推理、

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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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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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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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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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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自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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