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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Linux下编译流程 参照搭建Linux编译环境完成环境搭建后，即可按以下步骤完成编译。 下载Huawei LiteOS代码。 请下载完整的Huawei LiteOS代码，代码仓在gitee上，请选择master分支进行下载：LiteOS代码仓。 拷贝开发板配置文件为根目录.config文件。

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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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Linux下的编译 搭建Linux编译环境 Linux下编译流程

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Linux下打包Storm业务 操作场景 Storm支持在Linux环境下打包。用户可以将从IntelliJ IDEA中导出的Jar包和需要的其他相关Jar包上传到Linux环境中执行打包。 前提条件 已安装Storm客户端。 已执行打包Strom样例工程应用。 当客户端所在主机

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Linux下打包Storm业务 操作场景 Storm支持在Linux环境下打包。用户可以将从IntelliJ IDEA中导出的Jar包和需要的其他相关Jar包上传到Linux环境中执行打包。 打包业务的目的，是将IntelliJ IDEA代码生成的jar包与工程依赖的jar包，合并导出可提交的source

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骤”中的方法重新配置UnixODBC，并确保它的安装路径下的lib目录添加到了LD_LIBRARY_PATH中。如果重装仍无法解决，可以手动将数据库安装包下的unixodbc/lib下的内容复制到UnixODBC的安装路径下的lib目录。如果是缺少其他库，请将ODBC驱动包中的l

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odbcinst.ini文件中配置的路径不正确 确认的方法：'ls'一下错误信息中的路径，以确保该psqlodbcw.so文件存在，同时具有执行权限。 psqlodbcw.so的依赖库不存在，或者不在系统环境变量中 确认的办法：ldd一下错误信息中的路径，如果是缺少libodbc.so.1等U

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Linux下配置数据源 ODBC连接数据库之前需要准备好所需资源。连接数据库是通过配置ODBC数据源，使用ODBC API或者相应的驱动程序，实现应用程序与数据库之间的通信和交互。本节介绍如何在Linux系统下配置数据源并连接到数据库。 操作步骤 安装unixODBC（默认uni

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骤”中的方法重新配置UnixODBC，并确保它的安装路径下的lib目录添加到了LD_LIBRARY_PATH中。如果重装仍无法解决，可以手动将数据库安装包下的unixodbc/lib下的内容复制到UnixODBC的安装路径下的lib目录。如果是缺少其他库，请将ODBC驱动包中的l

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Linux下配置数据源 将 GaussDB 提供的ODBC DRIVER（psqlodbcw.so）配置到数据源中便可使用。配置数据源需要配置“odbc.ini”和“odbcinst.ini”两个文件（在编译安装unixODBC过程中生成且默认放在“/usr/local/etc”目录下），并在 服务器 端进行配置。

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字母F：进入帮助模式，在界面下方会显示配置项的帮助信息，再次输入字母F可以退出此模式。 字母C：进入name模式，在此模式下，会显示配置项对应的宏定义开关，再次输入字母C可以退出此模式。 字母A：进入all模式，在此模式下，会展开显示菜单中的所有子选项，再次输入字母A可以退出此模式。 字母S : 保存配置项。

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Linux下配置数据源 将GaussDB(DWS)提供的ODBC DRIVER（psqlodbcw.so）配置到数据源中便可使用。配置数据源需要配置“odbc.ini”和“odbcinst.ini”两个文件（在编译安装unixODBC过程中生成且默认放在“/usr/local/etc”目录下），并在服务器端进行配置。

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Linux下配置数据源 ODBC连接数据库之前需要准备好所需资源。连接数据库是通过配置ODBC数据源，使用ODBC API或者相应的驱动程序，实现应用程序与数据库之间的通信和交互。本节介绍如何在Linux系统下配置数据源并连接到数据库。 操作步骤 安装unixODBC（默认uni

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骤”中的方法重新配置UnixODBC，并确保它的安装路径下的lib目录添加到了LD_LIBRARY_PATH中；如果重装仍无法解决，可以手动将数据库安装包下的unixodbc/lib下的内容拷贝到UnixODBC的安装路径下的lib目录；如果是缺少其他库，请将ODBC驱动包中的l

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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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对应绑定迁移前目标数据设置的目标操作流变量名。 根据实际源数据集和目标数据集标签列的值修改左侧代码区域中“# Select data from dataframe”下SX和TX的值。 单击图标，运行“评估迁移数据”代码框内容。 评估迁移算法 如果评估迁移数据的结果为当前数据适合迁移，可以使用评估

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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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