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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示例程序 OBS Android SDK提供了丰富的示例程序，方便用户参考或直接使用。您可以从OBS Android SDK开发包中获取示例程序，如eSDK_Storage_OBS_<VersionId>_Android.zip，解压后eSDK_Storage_OBS_<Vers

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示例程序 OBS Node.js SDK提供了丰富的示例程序，方便用户参考或直接使用。您可以从OBS Node.js SDK开发包中获取示例程序，如eSDK_Storage_OBS_<VersionId>_Node.js.zip，解压后eSDK_Storage_OBS_<VersionId>_Node

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示例程序 OBS BrowserJS SDK提供了丰富的示例程序，方便用户参考或直接使用。您可以从OBS BrowserJS SDK开发包中获取示例程序，如eSDK_Storage_OBS_<VersionId>_BrowserJS.zip，解压后eSDK_Storage_OBS

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示例程序 OBS PHP SDK提供了丰富的示例程序，方便用户参考或直接使用。您可以从OBS PHP SDK开发包中获取示例程序。您也可以从下面表格中直接下载示例程序。 示例包括以下内容： 示例代码 说明 BucketOperationsSample 展示了桶相关接口的用法 Ob

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示例程序 OBS .NET SDK提供了丰富的示例程序，方便用户参考或直接使用。您可以从OBS .NET SDK开发包的demo文件夹中获取示例程序。 示例包括以下内容： 示例代码 说明 BucketOperationsSample 展示了桶相关接口的用法 ObjectOperationsSample

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HBase数据读写示例程序 业务场景说明 应用开发思路 创建Configuration 创建Connection 创建表 删除表 修改表 插入数据 删除数据 使用Get读取数据 使用Scan读取数据 使用过滤器Filter 创建二级索引 删除索引 基于二级索引的查询 Region的多点分割

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HBase数据读写示例程序 典型场景说明 应用开发思路 创建Configuration 创建Connection 创建表 删除表 修改表 插入数据 删除数据 使用Get读取数据 使用Scan读取数据 使用过滤器Filter 创建二级索引 删除索引 基于二级索引的查询 Region的多点分割

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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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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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营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。 主体识别 利用后台算法来检测图像中的主体内容，识别主体内容的坐标信息。 图2 主体识别示例图 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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I求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，

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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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。 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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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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