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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Type：MAC变化的类型标志。其中01代表MAC地址学习，02代表MAC地址老化。 Ifindex：发送MAC变化的接口索引。 Vlaninvalid：VLAN标志位。其中1代表MAC地址是学习在VLAN上的。 Vlanid：VLAN ID。 Mac-address：MAC地址。

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Mac 前提条件 已提交工单获取SDK包。 环境要求 准备XCODE 集成开发环境 。 准备MAC设备，支持macOS 10.11以上的设备。 支持的终端CPU架构：x86_64。 SDK集成 支持dylib和framework两种包集成。 解压Mac SDK包。 将MAC SDK包

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Mac端 从这里开始 消息 通讯录 团队 会议 个人会议管理 意见反馈

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Mac Safari Mac版本Safari浏览器如何设置共享屏幕权限？ 在会中单击“共享”后，将显示系统弹窗，可选择共享窗口、屏幕或者不允许。 若未显示系统弹窗并提示“无法共享，请开启浏览器屏幕共享权限后重试”，您可以进行如下操作： 在“Safari浏览器 > 设置 > 网站 >

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MAC认证 简介 MAC认证，全称MAC地址认证，是一种基于客户端MAC地址对用户的访问权限进行控制的认证方法。如图1所示，MAC认证系统通常包括三个基本要素：用户客户端、认证控制点和认证 服务器 （通常为RADIUS服务器）。 图1 MAC认证示意图 认证流程 上线流程： 上线流程如图2所示。

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Mac Chrome Mac版本Chrome浏览器如何设置共享屏幕权限？ 在会中单击“共享”后，可以选择您需要共享的内容：标签页、窗口、整个屏幕。 选择Chrome标签页或者Chrome浏览器窗口时不需要设置权限。 若您选择了其他窗口或者整个屏幕时没有分享成功，并提示无法共享，可以进行如下操作：

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BD ID。 MacLimitMaxMac 配置的可以学习到MAC的最大数。 对系统的影响 当超过MAC地址表项限制时，设备不再学习新的MAC表项。 可能原因 学习的动态MAC数目超过了限制MAC表规则中规定的最大MAC学习的数目。 处理步骤 正常提示信息，无需处理。 参考信息 无

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配置的可以学习到MAC的最大数。 对系统的影响 当超过MAC地址表项限制时，设备不再学习新的MAC表项。 可能原因 学习的动态MAC数目超过了限制MAC表规则中规定的最大MAC学习的数目。 处理步骤 1. 删除不需要的MAC，或者执行命令peer ip-address mac-address

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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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MacLimitMaxMac 配置的可以学习到MAC的最大数。 对系统的影响 当超过MAC地址表项限制时，设备不再学习新的MAC表项。 可能原因 学习的动态MAC数目超过了限制MAC表规则中规定的最大MAC学习的数目。 处理步骤 删除不需要的MAC，或者在VLAN视图下执行命令mac-address limit

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MacLimitMaxMac 配置的可以学习到MAC的最大数。 对系统的影响 当超过MAC地址表项限制时，设备不再学习新的MAC表项。 可能原因 学习的动态MAC数目超过了限制MAC表规则中规定的最大MAC学习的数目。 处理步骤 删除不需要的MAC，或者在VLAN视图下执行命令mac-address limit

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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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MAC SDK 概述 变更记录 快速入门 典型场景 常见问题 Mac接口参考 错误码参考

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Mac接口参考 概述 变更记录 接口参考 附录 父主题： MAC SDK

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Mac应用集成 概述 修订记录 业务开发 Scheme参考

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Mac SDK 概述 快速入门 典型场景 接口参考 通知参考 错误码参考 版本更新内容 SDK隐私声明 SDK合规使用指南 修订记录

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相比业界定制化的漫游策略（网络厂商与部分终端厂商合作），存在只能优化部分手机款型的漫游体验，其他款型无法兼顾，相比我司方案普适性差的缺点。 基于历史大数据的自我在线学习，能自适应新上线终端款型的漫游引导（终端款型新上线，操作系统迭代升级），及时性高，维护成本低。 功能介绍 您可以通过AI漫游查看如下信息：

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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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