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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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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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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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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恢复归档或深度归档存储对象(Go SDK) 功能说明 如果要获取归档或深度归档存储对象的内容，需要先将对象恢复，然后再执行下载数据的操作。对象恢复后，会产生一个标准存储类型的对象副本，也就是说会同时存在标准存储类型的对象副本和归档或深度归档存储对象，在恢复对象的保存时间到期后标准存储类型的对象副本会自动删除。

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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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Go SDK配置 调用示例 通用接口 ERC721业务接口 ERC1155业务接口 ERC998业务接口 工具接口 数据结构 父主题： SDK参考

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Go 开发事件函数

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dk-go-v3/core/auth/basic" vod "github.com/huaweicloud/huaweicloud-sdk-go-v3/services/vod/v1" "github.com/huaweicloud/huaweicloud-sdk-go-v3

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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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GO 配置成功后，go get无法正常下载组件，而是使用了git clone到源站拉包 父主题： 使用配置

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前准备。 获取并安装Go安装包，如果未安装，请至Go官方网站下载。 获取并安装IntelliJ IDEA，如果未安装，请至IntelliJ IDEA官方网站下载。 已在IntelliJ IDEA中安装Go插件，如果未安装，请按照图1所示安装。 图1 安装Go插件 获取SDK 登录DataArts

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ge”选择“Go”，单击“Create”。 图2 Go 完成工程创建后，目录结构如下。 图3 新建工程go的目录结构 “demo.go”为示例代码，请根据实际情况修改参数后使用。具体代码说明请参考调用API示例。 调用API示例 在工程中引入sdk（signer.go）。 import

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Project”对话框，选择“Go”，单击“Next”。 图2 Go 单击“...”，在弹出的对话框中选择解压后的SDK路径，单击“Finish”。 图3 选择解压后go的SDK路径 完成工程创建后，目录结构如下。 图4 新建工程go的目录结构 “demo.go”为示例代码，请根据实际

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返回如下回显时，说明Go已经安装。 [root@ecs-test confluent-kafka-go]# go version go version go1.16.5 linux/amd64 如果未安装Go，参考如下步骤安装。 #下载Go安装包。 wget https://go.dev/dl/go1

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选择“Go”，单击“Create”。 图2 Go 完成工程创建后，目录结构如下。 图3 新建工程go的目录结构 “demo.go”为示例代码，请根据实际情况修改参数后使用。具体代码说明请参考请求签名与API调用。 请求签名与API调用 在工程中引入sdk（signer.go）。 import

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