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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构造图像预处理器 该接口用于构造一个预处理器，用于进行Resize/Crop操作（3559硬件加速）。 接口调用 hilens.Preprocessor() 返回值 返回预处理器实例。 如果失败则抛出一个CreateError。开发者可以在查看技能日志输出。 父主题： 预处理模块

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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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Notebook基础镜像ARM MindSpore ARM MindSpore包含三种镜像，mindspore_1.10.0-cann_6.0.1-py_3.7-euler_2.8.3，mindspore_1.9.0-cann_6.0.0-py_3.7-euler_2.8.3，mindspore1

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CCE集群支持添加ARM节点 负载均衡支持设置名称 4层负载均衡支持健康检查，7层负载均衡支持健康检查/分配策略/会话保持 CCE集群支持创建裸金属节点（容器隧道网络） 支持AI加速型节点（搭载海思Ascend 310 AI处理器），适用于图像识别、视频处理、推理计算以及机器学习等场景 支持配置docker

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ARM：Ubuntu 16.04、Ubuntu 18.04 使用vi编辑器打开“/etc/default/grub”，按如下要求修改参数： GRUB_CM DLI NE_LINUX参数为consoleblank=600 console=tty0 console=ttyAMA0,115200

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Notebook基础镜像ARM TenSorFlow ARM TenSorFlow镜像包含两种，tensorflow1.15-mindspore1.7.0-cann5.1.0-euler2.8-aarch64、tensorflow1.15-cann5.1.0-py3.7-euler2

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CCE集群支持添加ARM节点 负载均衡支持设置名称 4层负载均衡支持健康检查，7层负载均衡支持健康检查/分配策略/会话保持 CCE集群支持创建裸金属节点（容器隧道网络） 支持AI加速型节点（搭载海思Ascend 310 AI处理器），适用于图像识别、视频处理、推理计算以及机器学习等场景 支持配置docker

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天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI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。 OptVerse以开放API（Application Programming

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径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 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。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称

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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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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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2*600GB SAS RAID 1 + 24*1.8TB SAS 2 x 2*10GE IO优化型 系统盘和数据盘均使用SSD。适用于高性能大数据、数据库等存储IO性能要求高的场景。 表3 IO优化型规格详情 规格名称/ID CPU 内存 本地磁盘 扩展配置 physical.io2.xlarge

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： NPU融合算子API和亲和优化器 算子二进制调优 AOE自动性能调优 多进程绑核 优化数据处理 NPU融合算子API和亲和优化器 可对训练代码中的部分API替换成NPU融合算子API和亲和优化器，从而提升训练性能。但需要注意的是，在一些场景下，替换后的算子可能会对模型精度有影

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实现模型计算量满足端、边小硬件资源下的轻量化需求，模型压缩技术在特定领域场景下实现精度损失<1%。 当训练数据量很大时，深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑，仅单一的调优手段无法达到期望

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ARM：EulerOS/OpenEuler 使用vi编辑器打开“/boot/EFI/grub2/grub.cfg”，找到其中的“linux/vmlinuz-xxx.aarch64 root=/”这一行，在这行最后面添加： consoleblank=600 console=tty0

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使用Gnu-arm构建 使用Gnu-arm构建可以ARM处理器构建软件。 图形化构建 在配置构建步骤中，添加“Gnu-arm构建”构建步骤，参考表1配置参数。 表1 Gnu-arm构建参数说明 参数名称 参数说明 是否必填 步骤显示名称 构建步骤的名称，可自定义修改。 支持中文、

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件。 云侧平台（基础版与专业版共有功能） AI应用开发 提供统一技能开发框架，封装基础组件，简化开发流程，提供统一的API接口，支持多种深度学习开发框架。 提供模型训练、开发、调试、部署、管理一站式服务，无缝对接用户设备。 在云侧模型管理中导入ModelArts训练出的模型，也可导入用户线下开发的自定义模型。

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