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

查看更多 →

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

查看更多 →

单击“更多 > 设置迁移速率”。 在弹出的“设置迁移速率”窗口，单击“确定”。 图1 设置时间 迁移速率限制”的取值范围为“0至1000”之间的整数。 当输入为0或输入为空表示不限制迁移速率，此时的迁移速率为源端到目的端的网络速率。 当输入的数值为“1至1000”的某个整数V1时

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

如何测试VPN速率情况？ 当测试环境为已创建VPN连接，并在VPN连接的本端子网下创建E CS ，并使其相互能够ping通的情况下，测试VPN的速率情况。 当用户购买的VPN网关的带宽为200Mbit/s时，测试情况如下。 互为对端的ECS都使用Windows系统，测试速率可达180M

查看更多 →

云连接速率如何测试？ 通过云连接对应网络实例下的 弹性云服务器 ，通过iperf打流进行测试。 父主题： 管理控制台及页面使用

查看更多 →

如何测试VPN速率情况？ 当测试环境为已创建VPN连接，并在VPN连接的本端子网下创建ECS，并使其相互能够ping通的情况下，测试VPN的速率情况。 当用户购买的VPN网关的带宽为200Mbit/s时，测试情况如下。 互为对端的ECS都使用Windows系统，测试速率可达180M

查看更多 →

互为对端的ECS都使用Windows系统，测试速率可达180Mbit/s，使用iperf3和filezilla（是一款支持ftp的文件传输工具）测试均满足带宽要求。 基于TCP的FTP协议有拥塞控制机制，180Mbit/s为平均速率，且IPsec协议会增加新的IP头，因此10%左右的速率误差在网络领域是正常现象。

查看更多 →

互为对端的ECS都使用Windows系统，测试速率可达180Mbit/s，使用iperf3和filezilla（是一款支持ftp的文件传输工具）测试均满足带宽要求。 基于TCP的FTP协议有拥塞控制机制，180Mbit/s为平均速率，且IPsec协议会增加新的IP头，因此10%左右的速率误差在网络领域是正常现象。

查看更多 →

自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

查看更多 →

size变大16倍时，客户端消息生产速率增加，服务端CPU消耗减少。 同AZ生产和跨AZ生产相比，客户端消息生产速率增加，服务端CPU消耗也随之增加。 副本从1变成3时，客户端消息生产速率下降较多，服务端CPU消耗增加。 异步复制的Topic和同步复制的Topic相比，客户端消息生产速率增加，服务端CPU消耗也随之增加。

查看更多 →

NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

查看更多 →

自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

查看更多 →

。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

查看更多 →

ALM-135463087 输出速率告警 告警解释 Interface output flow bandwidth usage exceeded the trap threshold. (Interface=[IfIndex], BandWidthUsage=[hwIfMonit

查看更多 →

ALM-135463087 输出速率告警 告警解释 Interface output flow bandwidth usage exceeded the trap threshold. (Interface=[IfIndex], BandWidthUsage=[hwIfMonit

查看更多 →