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实验报告 实验界面中点击实验报告，可浏览该实验的实验内容、实验目标、实验步骤完成状态，及实验问题记录列表、过程记录等内容。 父主题： 实验界面介绍

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实验报告 实验报告记录了实验的操作信息及步骤完成状态。实验报告中可查看实验名称、实验开始和完成时间、实验内容、实验目标、完成状态、问题列表和过程记录等信息。 在实验报告界面中，点击左上角【返回我的实验】可返回我的实验页面，点击右上角【下载实验报告】可下载实验报告。 至此，相信您已

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单击“混沌工程>实验报告”，进入“实验报告”页面。 单击“混沌实验”/“混沌实验组”页签，可分别查看对应页签的实验报告。 单击实验报告所在行的“实验报告”，可跳转至具体的报告页面进行查看。 图1 实验报告 单击实验报告所在行的“删除”，单击“是”，可删除此条实验报告。 查看演练报告 登录MAS控制台。

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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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左侧下拉选择实验，将展示实验相关记录和统计信息。 图8 实验 报告评定 实验记录列表操作栏的查看按钮，单击可进入实验报告页面，该页面展示了实验报告内容以及实验各步骤完成状态。已提交的实验报告，管理员可单击右上的成绩评定按钮评定成绩，可对当前报告下评语和打分： 图9 成绩评定 测验 左侧下拉选择测验，可切换至测验记录信息。

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单击左侧的实验报告，将进入实践结果录入界面。 图5 实验报告 完成状态 完成状态通过上传凭证形式对本次实验进行状态控制。并将自动被统计到实验完成进度中，结束实验将自动提交本次实验报告。 过程记录 用户可单击+录入，也可以在实验过程中单击快速录入按钮进行录入。 实验报告管理 当实验

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查看已完成实验的实验方向、实验名称、开始时间、完成时间、实验进度和实验用时，点击右侧【再次实验】可再次进行实验，点击右侧【实验报告】按钮可查看该实验的实验报告。 父主题： 如何查看实验记录

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可以在学院门户找到所需的功能入口。 另外，用户端还为用户提供了个人中心功能，方便用户进行课程、试验和实验报告的管理。在个人中心中，用户可以查看个人的课程记录、试验进度以及实验报告管理等功能。用户端致力于为用户提供一个完整的学习和实验管理平台，帮助用户提升学习效果和实践能力。 首页

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过程记录：可通过截图和文本结合的方式，记录实验过程中的重要操作内容及笔记，完成实验后，可在实验报告中查看所记录的内容。点击后在实验桌面弹出截图框，可自定义截图大小和截图内容，按enter键确认截图内容后可在实验报告的过程记录中记录笔记。 屏幕共享：提供两种屏幕共享方式，分别是远程桌面共享和远

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免维护省成本，在线一键式开通资源，24小时随时随地远程访问，在真实云环境中便捷操作，详细的实验文档指导操作，智能检测实验进程，一键式生成实验报告，智能问答全程跟踪，实时在线问答服务，沉浸式实验体验，助你快速上云。 父主题： KooLabs云实验介绍

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如何查看实验记录 【我的实验】界面介绍 实验中记录和已完成记录 实验报告 父主题： 华为云实验

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实验界面介绍 实验账号 实验手册 在线问答 实验报告 实验进度 实验剩余时间 延时功能 结束实验 右侧功能菜单栏 实验页签 父主题： 华为云实验

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混沌工程 混沌工程概述 故障模式库 创建应用 安装探针 创建混沌实验 创建混沌实验组 故障场景库 创建故障演练 查看执行记录 查看实验报告

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操作。 图3 检测受理 检测进度：实验委托进度监控，可可视化查看整体实验进度协助管理决策，监控实验检测过程。 图4 检测进度 报告管理：实验报告管理，可反映实验结果，定位具体问题，查看报表信息，查看报告，管理互联的实验检测任务。 图5 报告管理 样品管理：管理样品信息，可以进行样品处理、备样、打印操作。

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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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办？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特

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GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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系，而核函数特征交互神经网络使用不同的核（kernel）来对特征交互进行建模，以此来计算两个域中特征的相互关系，其中核的种类包括向量内积外积、矩阵乘法、神经网络等。利用核函数建模特征交互，实现了参数共享，减小了模型复杂度。PIN算法请参见核函数特征交互神经网络。 config 否

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分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0

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概要 本章节主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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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摄，还是经过二次

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