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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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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重命名符号 重命名是与重构源代码相关的常见操作，CodeArts IDE有一个单独的“重命名符号”命令(“Shift+F6”)。某些语言支持跨文件重命名符号。按“Shift+F6”，键入新的所需名称，然后按Enter键。文件中符号的所有用法都将重命名。 父主题： 重构

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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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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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多语言&工程符号 多语言&工程符号概述 创建多语言&工程符号 删除多语言&工程符号 修改多语言&工程符号 搜索多语言&工程符号 父主题： 数据模型管理

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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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应的业务展示或逻辑处理。 支持通过应用运行态预置页面或调用接口的方式，配置多语言&工程符号的实例数据。 每一个实例数据由多语言键、多语言值/符号图标文件和语言组成。多语言键在同一语言下必须唯一。 不同租户下的多语言&工程符号相互独立。 父主题： 多语言&工程符号

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修改多语言&工程符号 操作场景 本文指导您在应用运行态修改多语言&工程符号。 前提条件 已登录应用运行态。 操作步骤 在左侧导航栏中，选择“数据模型管理 > 多语言&工程符号”，进入“多语言&工程符号”页面。 找到需要修改多语言&工程符号，单击。 根据业务需求，修改多语言&工程符号的基本信息，单击“保存”。

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如果您需要定义的键值无法通过文字/标准符号表示，或者您需要统一定义特殊符号的含义时，可以通过上传图标的方式进行定义值。例如工艺设计过程中的机加符号、装配符号、焊接符号等。 语言 选择语言实例。 xDM-F内置了多个语言实例，例如工程符号-“symbol”、英语(美式)-“en_

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删除多语言&工程符号 操作场景 本文指导您在应用运行态删除多语言&工程符号。 前提条件 已登录应用运行态。 操作步骤 在左侧导航栏中，选择“数据模型管理 > 多语言&工程符号”，进入“多语言&工程符号”页面。 勾选需要删除的多语言&工程符号，单击“删除”。 在弹出的提示框中，单击“确定”。

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搜索多语言&工程符号 操作场景 默认情况下，“多语言&工程符号”管理页面展示的是当前租户下全部多语言&工程符号。为了帮助用户快速搜索出当前租户下的多语言&工程符号，工业数字模型驱动引擎-数据建模引擎（xDM Foundation，简称xDM-F）提供搜索功能，目前可通过编码、多语言键及多语言值的属性维度进行过滤。

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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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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接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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完成该培训后，您将系统地理解并掌握深度前馈网络、图像处理理论和应用、语音处理理论和应用、自然语言处理理论和应用、图像处理应用开发、语音处理应用开发、自然语言处理应用开发。使您具备企业业务领域的人工智能售前技术支持、人工智能售后技术支持、人工智能产品销售、人工智能项目管理、图像处理开发工程师、语音处理开发工程

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可以实现1分钟以内音频到文字的转换。对于用户上传的二进制音频格式数据，系统经过处理，生成语音对应的文字，支持的语言包含中文普通话、方言以及英语。方言当前支持四川话、粤语和上海话。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景的语音识别进行优化，识别率达到业界领先。 前沿技术 使

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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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