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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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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根据业务特点，由于生产环境需对公网提供服务，同时也需要与其它IDC进行互联，需建立与企业内网(IDC)互联的VPN通道，同时需要设置云上与云下以及云上与互联网之间的访问控制策略。针对DMZ区、内网应用区、管理区，由于能够被外部访问，建议采取相应的边界防护措施。由于企业内部使用，多为静态连接需求，综合考虑安全性与时延，推荐的优先级为：专线(

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安全边界 云服务的责任共担模型是一种合作方式，其中云服务提供商和云服务客户共同承担云服务的安全和合规性责任。这种模型是为了确保云服务的安全性和可靠性而设计的。 根据责任共担模型，云服务提供商和云服务客户各自有一些责任。云服务提供商负责管理云基础架构，提供安全的硬件和软件基础设施，

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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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根据业务特点，由于开发测试环境需与企业内部开放、测试使用，也有公网访问需求，需建立与企业内网(IDC)互联的VPN通道，同时需要设置云上与云下以及云上与互联网之间的访问控制策略。由于开发测试环境供企业内部开放、测试使用，多为静态连接需求，综合考虑安全性与时延，推荐的优先级为：专线(DC)>VPN(IPSec)>SSL VPN。华为VPN云

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产品优势 多域协同 支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算；

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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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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由于管理区无公网访问需求，参考企业安全实践，仅需设置与IDC间的访问控制策略。如图2 生产环境子网、网络ACL分布图所示，网络ACL“NACL-PRD-MGMT”关联生产环境管理区子网，对于由IDC发起的对生产环境的入方向策略(管理员)，可限制能够访问管理区主机的22/3389等管理端口。本节中提到的IP地址及端口号仅为示例，如有其它管理

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Caffe算子边界 对于Caffe框架，当算子的输入维度不是4时，如果存在axis参数，不能使用负数。 “.om”模型支持的Caffe算子边界如表1所示。 表1 Caffe算子边界 序号 算子 含义 边界 1 Absval 对输入求绝对值 【输入】 1个输入 【参数】 engin

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由于管理区无公网访问需求，参考企业安全实践，仅需设置与IDC间的访问控制策略。如图1 开发测试环境子网所示，网络ACL“NACL-DEV-MGMT”关联生产环境管理区子网，对于由IDC发起的对生产环境的入方向策略(管理员)，可限制能够访问管理区主机的22/3389等管理端口。本节中提到的IP地址及端口号仅为示例。管理员也可设置具备End

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