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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折叠代码 您可以使用行号和行开始之间的折叠图标来折叠代码区域。将鼠标移动到折叠符号上，然后单击图标实现折叠和展开区域。使用“Shift + 单击”折叠图标实现折叠或展开区域和内部的所有区域。 您还可以使用以下操作： 折叠（Ctrl+Shift+[ / Ctrl+-(IDEA键盘映射)）：折叠光标处最里面的未折叠区域。

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折叠面板 折叠面板是可以将内容折叠和展开的组件，支持页面信息按模块折叠展开。适用于内容过多时，将内容隐藏，保证页面整洁。 折叠面板由三个折叠页构成，每个折叠页包含折叠页签标题和折叠页签内容两部分。 折叠面板 用于设置整个折叠面板属性。每个折叠面板由三个折叠页构成。如图1。 图1 折叠面板

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“Ctrl+Numpad-”（IDEA快捷键）来折叠光标处最内部的未折叠区域，以及 “Ctrl+Shift+]” / “Ctrl+=”（IDEA快捷键）/“Ctrl+Numpad+”（IDEA快捷键）来展开光标处的折叠区域。 有关代码折叠的更多详细信息，请参阅代码折叠。 父主题： 简介

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+Numpad-”（IDEA键盘映射）来折叠光标处最内层未折叠的区域，使用“Ctrl+Shift+]”/“”“Ctrl+=”/“Ctrl+Numpad+”（IDEA键盘映射）来展开光标处折叠的区域。有关代码折叠的更多详细信息，请参阅代码折叠。 父主题： 代码编辑

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折叠面板 折叠面板是可以将内容折叠和展开的组件，支持页面信息按模块折叠展开。适用于内容过多时，将内容隐藏，保证页面整洁。 折叠面板由三个折叠页构成，每个折叠页包含折叠页签标题和折叠页签内容两部分。 折叠面板 用于设置整个折叠面板属性。每个折叠面板由三个折叠页构成。如图1。 图1 折叠面板

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"zh_CN": "折叠面板" } 图1 折叠面板 启用提示 开启后，鼠标放在上后会显示提示内容。 提示内容 单击后在弹出编辑框中输入提示内容。 高级事件 表2 高级事件 事件名 触发条件 说明 onChange 折叠面板状态改变 单击折叠面板使折叠状态改变时触发 父主题： 容器组件

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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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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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信息，查看所有工单的列表页面。 学习地图 如图1所示，通过本章的学习和实践，您将进一步了解“标准页面”的能力，包括： 拼装复杂页面 了解折叠面板 学习表格：自定义某查询结果字段的显示内容 动态加载页面内容 了解在事件中调用脚本的API 图1 学习地图 父主题： 开发“客服人员创建工单”功能

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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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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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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