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

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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入门 DIS使用流程简介 步骤1：开通DIS通道 步骤2：准备DIS应用开发环境 步骤3：发送数据到DIS 步骤4：从DIS获取数据 获取认证信息 连接OBS 自动创建委托

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入门 “入门”按照 云财务管理 旅程区分了四大核心场景，帮助您了解在每个场景中如何利用工具达成您的工作目标。您可查看使用指南、跳转功能详情及介绍文档了解详细信息。核心场景及解决的问题如下： 成本洞察：了解成本分布与趋势，及时发现异常。 成本组织：按照组织、项目、应用等业务语义（有意义的业务分类）组织成本。

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Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“

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cce-obs-tensorflow persistentVolumeClaim: claimName: cce-obs-tensorflow containers: - name: container-0

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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如何关闭Mox的warmup 问题现象 训练作业mox的Tensorflow版本在运行的时候，会先执行“50steps” 4次，然后才会开始正式运行。 warmup即先用一个小的学习率训练几个epoch（warmup），由于网络的参数是随机初始化的，如果一开始就采用较大的学习率会出现数值不稳定的问题，这是使用warm

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Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“

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CodeArts IDE for Java 开发简单的Java工程 效能洞察 通过项目经理驾驶舱查看项目状况及项目工作负荷 联接 Jira与CodeArts Req数据双向同步

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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建议您学习并了解如下信息： 基础知识了解 通过CloudTable产品功能章节的内容，了解CloudTable相关的基础知识，包含CloudTable各组件的基本原理和场景介绍，以及CloudTable服务的特有概念和功能的详细介绍。 入门使用 您可以参考《快速入门》学习并上手使

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订。在购买时，客户可以参考服务说明和自身业务的实际情况购买。 续费 数据库咨询服务属于一次性消费，不支持续费。如有需求，请重新购买。 到期与欠费 数据库咨询服务属于一次性服务，建议客户购买后尽快使用，到期以后，需重新购买。 父主题： 数据库咨询服务

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系统架构 系统版本 AI引擎与版本 支持的cuda或Ascend版本 TensorFlow x86_64 Ubuntu18.04 tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 cuda10.1 PyTorch x86_64 Ubuntu18

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学习与赋能合作伙伴发展路径 华为云学习与赋能伙伴发展路径关注伙伴的培训与赋能、课程开发等核心能力，并通过激励和权益来支持学习与赋能伙伴的成长，帮助伙伴建立可盈利、可持续发展的业务模式，赋能华为云生态。 角色选择 角色认证 能力差异化认证 父主题： 合作伙伴发展路径

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信息安全基础培训：根据不同角色、岗位制定相应的安全基础能力培训计划。新员工转正前必须通过有关信息安全与隐私保护的上岗培训和考试；在岗员工需根据不同业务角色，选择相应课程进行学习与考试。管理者需参加信息安全必须的培训和研讨。 精准培训：通过大数据分析识别产品研发过程中的典型安全问题

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的数据处理算子。 W 网络AI框架 网络AI框架根据业务场景，可部署在嵌入式网元、网管系统或云侧（私有云或公有云），与不同层级网络控制系统对接，实时采集业务数据，基于最优算法模型实时调整网络运行配置，针对故障实施自动隔离与自动修复，大幅提升网络使用效率与维护效率。 X 模型训练服务

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。 公测 / 2018年6月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 图像搜索 服务正式公测上线 基于深度学习与图像识别技术，结合不同应用业务和行业场景，利用特征向量化与搜索能力，帮助客户从指定图库中搜索相同或相似的图片。 公测 产品介绍

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率，在数据量不是很大的情况下，Fine Tune会是一个比较好的选择。 moxing.tensorflow包含所有的接口，对TensorFlow做了优化，里面的实际接口还是TensorFlow的原生接口。 当非MoXing代码中没有Adam名称范围时，需要修改非MoXing代码，在其中增加如下内容：

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Summary数据如果是通过OBS并行文件系统挂载到Notebook中，请将模型训练时产生的Summary文件先上传到OBS并行文件系统，并确保OBS并行文件系统与ModelArts在同一区域。在Notebook中启动TensorBoard时，Notebook会自动从挂载的OBS并行文件系统目录中读取Summary数据。

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如下图所示，您可以根据实际需求，选择合适的阈值，然后单击“确定”。 用户问法与标准问的相似度大于直接回答阈值时，直接返回相应答案。 用户问法与标准问的相似度大于推荐问阈值时（小于直接回答阈值），返回相似度较高的标准问给用户再次确定用户意图。 用户问法与标准问的相似度小于推荐问阈值时，返回识别失败回复话术。

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