工具箱管理 工具箱里的服务与工具属于低频操作项，需要先在“服务与工具”中打开该工具的功能开关，打开后该工具将展示在工具箱页面。 图1 打开功能开关 图2 工具箱 任务导入 前提条件 需先在“服务与工具”中打开功能开关。 操作步骤 在项目主页面点击右上角，进入“工具箱”页面。 点击“任务导入”，如下图所示。

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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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点击新视图类型后面的“+”按钮，弹出“创建模型”窗口，输入新模型的名称。 点击确定后，会弹出关联工具箱的提示，点击“确定”。 界面右边弹出关联工具箱界面，勾选要给自定义模型配置的工具箱资源，并“保存”。 创建自定义视图完成，新增图就可以选择到自定义的视图模型。 工程中新建一个自定义类型的模型图，如下图所示。

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框。 方式二：先在工具箱中单击选中使用的线类型（单击选中就行，不要画布上拖），再到画布上点击一个图元后鼠标不松开往另一个目标图元拉出连线，停靠至目标图元内部或者边线上松开（连线上锚点位置变绿圈或者非锚点位置变时连线变色）， 建立连接后松开鼠标，连线完后，工具箱中线选中状态消失。 父主题：

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PC端操作指南 简单任务管理 项目立项与变更 项目成员管理 项目任务管理 工具箱管理 项目设置 父主题： 任务协同

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管理草稿 操作步骤 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据准备>我的草稿”页签。 查看或编辑工程：在对应的“工程名称”列下，单击工程名称。 删除工程：在对应的“操作”列下，单击。 父主题： 数据准备

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待标注数据文件格式要求？ 关于待标注数据文件格式要求，请参考《数据资产管理服务用户指南》中“工具箱 > 时序数据标注 > 待标注文件及数据配置 > 数据格式要求”章节的“文件格式基本要求”和“待标注指标数据文件格式要求”描述内容。 父主题： 数据标注

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管理模板 配置“选择数据”时，如果将页面的配置保存为模板，则可以在“模板管理”界面管理保存的模板。 操作步骤 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据标注>时序数据标注”。 选择“模板管理”页签。 查看模板详情：在对应的模板对应“操作”列下，单击。 删除模板：在需要删除的模板对应的“操作”列下，单击。

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管理模板 在管理模板界面，可以使用和删除模板。 操作步骤 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据开发>数据探索”。 选择“模板管理”页签。 使用模板：在对应的“操作”列下，单击。 删除模板： 在需要删除的模板对应的“操作”列下，单击。 勾选需要删除的模板前面的复选框，在列表左上角单击“批量删除”。

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在Dism++中，将已安装VMTools驱动的ISO文件导出至本地，即另存为iso格式。 按下图1、2、3、4、5顺序进行操作。 1：单击“工具箱”。 2：选择“ISO生成器”，弹出对话框。 3：选择原始ISO解压后的路径。 4：选择新生成ISO的路径。 5：单击“确定”，等待合成结束。

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欠拟合的解决方法有哪些？ 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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启动加载任务 操作步骤 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据开发>数据加载”。 在任务管理列表中，在需要启动的任务对应的“操作”列下，单击。 在任务列表右上角，勾选自动刷新前面的复选框，刷新任务列表。 （可选）查看调度监控：在需要查看的任务对应的“任务名称”列下，单击任务名称，选择“调度监控”页签。

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停止采集任务 如果用户需要停止正在运行的任务，执行本章节。 操作步骤 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据接入”。 选择“采集任务”页签。 在采集任务列表中，在需要停止运行的采集任务对应的“操作”列下，单击。 在“提示”对话框单击“确认”。 在“提示”对话框单击“确认”。 父主题：

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发布模型 逻辑实体创建完成后，必须创建对应的物理实体，才可以发布逻辑模型。 操作步骤 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据开发>数据建模”。 在左侧导航中，单击展开分层，选择一个分层。 在需要发布的逻辑实体对应的“操作”列下，单击>。 在“提示”对话框中单击“确认”。 在“确认”对话框中单击“确定”。

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首页主要由以下部分组成：地图、导航栏、搜索框 地图 通过地图首页，可以对所有站点情况一图可视。地图右下角有地图工具箱，可以对当前地图进行设置，具体说明请参见表1。 表1 地图工具箱按钮及说明 按钮 说明 全屏/退出全屏按钮，可选择拓扑页面是否全屏展示。 放大/缩小按钮，可通过单击或鼠标滚轮方式自行调整拓扑大小显示的比例。

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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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户下的某个用户，则需要导出私有模板并将导出的私有模板压缩包提供给该用户。 前提条件 已有私有模板。 操作步骤 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据准备>模板管理”页签。 选择“私有模板”页签。 在需要导出的私有模板区域，单击“操作>”。 保存导出的私有模板压缩包。 父主题： 管理私有模板

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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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安全审计 前提条件 登录用户为具有“Data Security Auditor”角色的用户。 操作步骤 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据安全>安全审计”。 在“任务管理”界面，支持根据用户名称、类型、风险等级和起止时间，查询用户数据操作列表。 在用户数据操作所在行，对应的“

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0考试覆盖：人工智能进阶理论与华为云开发实践，内容包括但不限于：神经网络基础；图像处理、语音处理、 自然语言处理 理论和应用；ModelArts概览；图像处理、语音处理、自然语言处理实验；ModelArts平台开发实验等。 知识点 神经网络基础 4% 图像处理理论和应用 26% 语音处理理论和应用

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创建开发环境 用户在使用JupyterLab开发环境时，需要创建开发环境。 操作步骤 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据开发>数据处理”。 在“任务管理”界面，单击“开发环境”。 在“环境信息”界面，单击“创建”。 在“新建环境”界面，配置参数。 作业位置：选择作业存放位置。

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