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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base64_encode base64_encode用于对字符串进行base64编码。 语法 base64_encode: param 参数说明 表1 参数说明 参数 参数说明 param 用户需要编码的字符串。 返回值 param经过base64编码的结果。 示例 tosc

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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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支持64位库 打开工程目录下build.gradle 图1 工程目录 在build.gradle中添加 1 2 3 ndk { abiFilters "armeabi-v7a", "arm64-v8a" } 图2 支持32位和64位库 图3 只支持32位 图4 只支持64位

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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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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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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

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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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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CentOS 7.9 64bit CentOS 7.8 64bit CentOS 7.7 64bit CentOS 7.6 64bit CentOS 7.5 64bit Ubuntu 22.04 64bit Ubuntu 20.04 64bit Ubuntu 18.04 64bit Ubuntu

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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

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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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NAT64 TOA插件配置 操作场景 用户使用IPv6地址通信需要获取来访者的真实IPv6地址。TOA内核模块主要用来获取经NAT64转化过的来访者真实IPv6地址，该插件安装在后端 服务器 。 当用户需要在操作系统中编译NAT64 TOA内核模块时，可参考本文档进行配置。本操作当前仅支持华东-上海一和华北-北京四区域。

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Base64Utils类说明 路径 com.roma.apic.livedata.common.v1.Base64Utils 说明 提供Base64Utils编码和解码功能。 使用示例 Base64编码示例： importClass(com.roma.apic.livedata.common

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Linux Arm64 TC插件 进入LinuxArm64FaPlugin文件夹，看到如下三个文件：Readme.txt、插件文件libHuaweiMeetingFAClientPlugin.so、插件部署bat脚本文件install.sh。 图1 LinuxArm64FaPlugin文件夹

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NAT64 TOA插件配置 操作场景 用户使用IPv6地址通信需要获取来访者的真实IPv6地址。TOA内核模块主要用来获取经NAT64转化过的来访者真实IPv6地址，该插件安装在后端服务器。 当用户需要在操作系统中编译NAT64 TOA内核模块时，可参考本文档进行配置。本操作当前仅支持华东-上海一和华北-北京四区域。

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的服务器后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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。 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

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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

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