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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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、语音识别、 机器翻译 编程实验

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开始监控Python应用 快速接入Agent

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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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Python 操作场景 使用Python语言调用APP认证的API时，您需要先获取SDK，然后新建工程，最后参考调用API示例调用API。 本章节以IntelliJ IDEA 2018.3.5版本为例介绍。 准备环境 已获取API的 域名 、请求url、请求方法、AppKey和App

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'https://{domain}:{port}'#APP接入地址,购买服务时下发,请替换为实际值 appKey = '***appKey***'#语音通知应用的appKey,购买服务时下发,请替换为实际值 appSecret = '***appSecret***'#语音通知应用的appSecret,购买服务时下发

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dSms/v1' #APP接入地址(在控制台"应用管理"页面获取)+接口访问URI # 认证用的appKey和appSecret硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全； APP_KEY = "c8R

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Python 简介 开始工程 构建环境 代码编辑 代码浏览 代码搜索 代码校验 测试 调试 启动配置

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t}'#APP接入地址,购买服务时下发,请替换为实际值 appKey = '***appKey***'#语音回呼应用的appKey,购买服务时下发,请替换为实际值请替换为实际值 appSecret = '***appSecret***'#语音回呼应用的appSecret,购买服务时下发

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com:443/sms/batchSendSms/v1' #APP接入地址(在控制台"应用管理"页面获取)+接口访问URI APP_KEY = "c8RWg3ggEcyd4D3p94bf3Y7x1Ile" #APP_Key // 认证用的appKey和appSecret硬编码到代码中或者明文存储都有很大的

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"copyright", "credits" or "license" for more 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

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Python 本节以IntelliJ IDEA版本为例，介绍如何在Python环境中集成API请求签名的SDK。您可以直接导入示例工程体验，然后参考调用说明部分将签名SDK集成到您的应用中。 签名SDK只包含签名功能，不包含云服务的SDK功能，云服务SDK请参见SDK。 准备环境

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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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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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准备Spark应用Python开发环境 操作场景 Python开发环境可以搭建在Windows环境下，而运行环境（即客户端）只能部署在Linux环境下。 操作步骤 对于Python开发环境，直接使用Editra编辑器（或其他编写Python应用程序的IDE）即可。 下载客户端样例配置程序到本地开发环境。

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mples-python3\\hetu-jdbc-XXX.jar" Linux系统路径示例："/opt/hetu-examples-python3/hetu-jdbc-XXX.jar" 运行python3样例代码。 Windows直接通过pycharm或者Python IDLE运行py脚本。

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通过key找到secret，如果不存在key，则返回认证失败。 1 2 3 if signingKey not in secrets: return 'Signing key not found.', 401 signingSecret = secrets[signingKey]

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'https://{domain}:{port}'#APP接入地址,购买服务时下发,请替换为实际值 appKey = '***appKey***'#语音回呼应用的appKey,购买服务时下发,请替换为实际值 appSecret = '***appSecret***'#语音回呼应用的appSecret,购买服务时下发

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