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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教学课堂 新建课堂 章节管理 添加资料 添加作业 下发作业 添加直播 添加实验 下发实验 批改成绩 公布成绩 公布答案 在线邀请同学加入 复制课堂 归档课程 课堂数据导出 权限设置

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教学市场 购买课程 购买习题库 购买沙箱实验 购买实验节点

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查看具体内容。 进入到具体的章节之后，可以在资料模块完成知识的学习，在作业模块完成学习知识的自我检查。 单击左侧导航栏可以切换不同的学习内容。 预览 按钮，可以打开或关闭资料的全局预览。 全屏 按钮，可以最大化实现资料预览。 学习返回。 方案一：通过Classroom的导航链接进行返回（推荐此种方案）。

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教学应用部署 创建数据库用户 教务域需要创建2个数据库用户，分别如下 表1 创建数据库用户 序号 数据库用户 表空间 临时表空间 用途 备注 1 usr_jwbiz USR_JWBIZ_D USR_JWBIZ_TEMP 教务组件库 教务运行数据 2 USR_JWAPP USR_JWAPP_D

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信息通信技术推动传统教学与育人模式的变革。通过对传统教室空间的数字化改造，建设新型智慧教室与智慧学习空间，帮助院校构建下一代的融合式教学环境，从以教师为中心的教学模式向以学生为中心的学习模式转变，促进教学对象、教学内容、教学活动、教学工具、教学空间等教育教学全环节、全要素的有机融合。

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带学生做真实企业项目； 学生学习兴趣不高，动手意愿不足； 学生的学习情况要有数据记录、可评价。 通过本方案实现的业务效果： 青软创新集团数字化人才培养方案以数字化平台为基础创新实训教学模式，从实训入手探索新工科建设，可助力高校实现： 助力教师实践教学 实训指导文件——掌握实训实施过程，提高实践教学能力

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介绍数学与人工智能的关系，线性代数、概率论及更优化问题 深度学习预备知识和深度学习概览 介绍深度学习预备知识，深度学习概览 华为云EI概览 介绍华为AI的认知与EI的由来，并详细介绍华为云EI企业智能 Python编程基础实验 介绍Python编程基础实验相关知识 TensorFlow介绍

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加入教学课堂 操作步骤 打开老师/好友提供的二维码或课堂链接。 课堂链接地址参考：https://classroom.devcloud.huaweicloud.com/joinclass/***** 如之前从未登录过Classroom，则需要登录。 单击“加入课堂”。 表示部分课

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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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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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提供基础功能。 在混合式教学中，教师可以灵活设计课前-课中-课后的各个教学环节，学生按照教学设计参与学习活动。支持Web浏览器和微信小程序多端互动教学，提升学习体验。针对不同类型的学生或班级，可以通过分层教学模式，设置不同的教学内容和作业，满足个性化教学需求。系统通过数据看板，还

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支持线上备课、授课、直播、作业布置、实验、考试等全流程一站式软件教学与实践。 提供5000+免费习题和50+在线精品课程资源。 提供MOOC课程、教学市场、习题库等多类前沿自学课程及习题，自由按需选择。 提供业界领先的DevOps软件工程实训教材，以及真实的企业级实战项目过程和技能。 学习业界最前沿的DevOps和敏捷等软件研发理念。

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Python 环境要求 Python 3.0及以上版本。 引用库 requests 2.18.1 请自行下载安装Python 3.x，并完成环境配置。 打开命令行窗口，执行pip install requests命令。 执行pip list查看安装结果。 本文档所述Demo在提供

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Python 样例 发送短信（示例1）、发送分批短信（示例1） 发送短信（示例2）、发送分批短信（示例2） 接收状态报告、接收上行短信 环境要求 基于Python 3.7.0版本，要求Python 3.7及以上版本。 引用库 requests 2.18.1（仅示例1引用） 请自行下载安装Python

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information. >>> 如果未安装Python，请使用以下命令安装： yum install python Python版的Kafka客户端 执行以下命令，安装推荐版本的kafka-python： pip install kafka-python==2.0.1 生产消息 以下加粗

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用户可以参考表1和表2配置Python节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 Python语句或脚本 是 可以选择Python语句或Python脚本。 Python语句 单击“Python语句”参数下的文本框，在“Python语句”页面输入需要执行的Python语句，选择Python脚本。

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2018.3.5或以上版本，可至IntelliJ IDEA官方网站下载。 获取并安装Python安装包（可使用2.7.9+或3.X，包含2.7.9），可至Python官方下载页面下载。 Python安装完成后，在命令行中使用pip安装“requests”库。 pip install

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Secret等信息，具体参见认证前准备。 获取并安装Python安装包（可使用2.7.9+或3.X），如果未安装，请至Python官方下载页面下载。 Python安装完成后，在cmd/shell窗口中使用pip安装“requests”库。 pip install requests

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Python 环境要求 Python 3.0及以上版本。 引用库 requests 2.18.1 请自行下载安装Python 3.x，并完成环境配置。 打开命令行窗口，执行pip install requests命令。 执行pip list查看安装结果。 本文档所述Demo在提供

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