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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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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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33 swap swap defaults 0 0" >> /etc/fstab 查看当前的内存和swap 空间大小(默认单位为k, -m 单位为M) free -m 查看swap信息，包括文件和分区的详细信息 swapon -s 父主题： SAP安装准备

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执行以下命令，将新建的分区创建为swap。 mkswap /dev/vdb1 执行以下命令，激活swap分区。 swapon /dev/vdb1 执行以下命令，查询已启动的swap。 swapon -s 执行以下命令，查询swap分区UUID。 blkid |grep swap |awk '{print

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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255-b86156d1f433 swap swap defaults 0 0" >> /etc/fstab 图3 写入文件 查看当前的内存和swap 空间大小(默认单位为k, -m 单位为M) free -m 图4 查看当前内存 查看swap信息，包括文件和分区的详细信息 swapon

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创建SWAP分区设置 使用分区/磁盘做swap 使用mkswap命令设置交换分区 mkswap /dev/vdg 启用交换分区 swapon /dev/vdg 写入"/etc/fstab"文件 echo "UUID=43a73**********d1f433 swap swap defaults

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修改face.env.yaml服务配置 env为环境变量，可根据实际情况修改。例如使用了外部的mysql和redis，则根据实际情况修改。 图1 图示1 需要修改的配置项说明： mysql-master-svc：mysql主机地址ip或者 域名 redis-type：“cluster”或者“single”

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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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击链接或识别二维码进行学习 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-分享 图21 分享1 图22 分享2 数据监控 通过查看学员培训进度，监控学员学习状态 操作路径：培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据 自

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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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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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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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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如何增加系统Swap交换分区的大小？ 问题背景 Linux操作系统安装Oracle数据库时会校验Swap分区大小，如果操作系统自带的Swap分区不能满足要求，可以参考本章节进行设置。 Swap：交换分区，类似于Windows操作系统的虚拟内存，就是当内存容量不足时，把一部分硬盘空间虚拟成内存使用，提升系统运行效率。

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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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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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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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华为云 人脸识别服务 人脸识别服务（Face Recognition Service，简称FRS），是基于人的脸部特征信息，利用计算机对人脸图像进行处理、分析和理解，进行身份识别的一种智能服务。 API参考 图说E CS 立即使用 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转FRS 01 了解

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