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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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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内容。 绑定目标数据 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 特征准备 > 绑定目标数据”。界面新增“绑定迁移前的目标数据”内容。 对应参数说明，如表2所示。 表2 参数说明 参数 参数说明 数据集 迁移前目标数据对应的数据集。 数据集实例 迁移前目标数据的数据集实例。

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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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集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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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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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。

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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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事件目标 路由到函数工作流 路由到分布式消息服务Kafka版 父主题： 事件流

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目标智能 目标抓拍 口罩告警 目标统计 父主题： 智能配置

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目标仓库 添加目标仓库 登录 容器镜像服务 控制台，单击左侧菜单栏“企业版”，然后单击仓库名称进入仓库详情页面。 在左侧导航栏选择“镜像同步 > 目标仓库”。 在右上角单击“添加目标仓库”。 表1 参数说明 参数名称 说明 示例 仓库名 目标仓库名称。 remote-registry

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开启后，降低左右偏转50度以上，或者模糊的目标抓拍数量。 目标抓拍角度 根据实际需要选择是否开启。 目标抓拍左右角度（度） “目标抓拍角度”开启时可进行配置。 目标抓拍上下角度（度） 重复目标 目标相似度阈值（%） 重复目标过滤时长（秒） 目标和目标整体共用全景图 开启后，传送目标图片和目标整体图片时，摄像机仅传送一张整个画面的抓拍图片。

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本文档适用于使用Ascend 310进行算子开发的人员，通过本文档您可以达成：通过本文档提供的算子开发样例进行算子开发，并将此算子集成到整网络中进行端到端的应用程序的运行，端到端了解自定义算子的开发流程。参考文档中的Reduction算子样例，学习算子开发及算子插件开发的原理，能够进行其他自定义算子的开发。掌握以下经验和技能可以更好地理解

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本文档适用于使用Ascend 310进行算子开发的人员，通过本文档您可以达成：通过本文档提供的算子开发样例进行算子开发，并将此算子集成到整网络中进行端到端的应用程序的运行，端到端了解自定义算子的开发流程。参考文档中的Reduction算子样例，学习算子开发及算子插件开发的原理，能够进行其他自定义算子的开发。掌握以下经验和技能可以更好地理解

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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事件目标 事件目标是事件的处理终端，负责消费事件。 事件网格支持的事件目标如下： 云服务事件目标：已对接事件网格的华为云服务。 自定义事件目标：您自定义的处理事件的服务。

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参考表 目标连接参数说明，填写目标连接的配置信息。 表1 目标连接参数说明 参数 说明 类型 选择“WEBHOOK”。 名称 您自定义的目标连接名称。 目标连接创建成功后，目标连接名称不支持修改。 描述 目标连接的描述信息。 虚拟私有云 选择虚拟私有云，需提前创建。 目标连接创建成功后，虚拟私有云不支持修改。

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横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的作业，单击“执行”，系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成，在“历史作

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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