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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引不会被覆盖。 用于恢复的目的集群版本不得低于源端集群，一般保持版本一致即可。 恢复数据 快照管理列表中“快照状态”为“可用”的快照，可以恢复集群中的数据。已存储的快照数据可恢复至其他集群。 恢复数据将覆盖集群中当前的数据，请谨慎操作。 在快照管理列表中，选择需要恢复的快照，单击“操作”列的“恢复”。

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恢复数据 恢复Manager数据 恢复CDL数据 恢复ClickHouse元数据 恢复ClickHouse业务数据 恢复DBService数据 恢复Flink元数据 恢复HBase元数据 恢复HBase业务数据 恢复NameNode数据 恢复HDFS业务数据 恢复Hive业务数据

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恢复数据 使用 云服务器备份 恢复数据 使用 云服务器 备份创建镜像 使用云硬盘备份恢复数据 使用云硬盘备份创建新云硬盘 使用SFS Turbo备份创建新文件系统 使用云桌面备份恢复数据 使用文件备份恢复数据 使用混合云备份恢复数据

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引不会被覆盖。 用于恢复的目的集群版本不得低于源端集群，一般保持一致版本即可。 恢复数据 快照管理列表中“快照状态”为“可用”的快照，可以恢复集群中的数据。已存储的快照数据可恢复至其他集群。 恢复数据将覆盖集群中当前的数据，请谨慎操作。 在快照管理列表中，选择需要恢复的快照，单击“操作”列的“恢复”。

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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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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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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恢复数据库 功能介绍 数据备份之后对数据进行恢复。 URI URI格式 POST /softcomai/datalake/collection/v1.0/backup/restore 参数说明 无。 请求 请求样例 https://ipaddr:port/softcomai/datalake/v1

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您可以在云 服务器 备份的“备份”页面查看所有的备份，如图1所示。为便于您识别，自动备份的名称以“auto”开头；手动备份的名称以“manual”开头。单击某个备份前的图标，查看备份详情，其中包括 裸金属服务器 的磁盘备份信息。为方便您查看，备份也会显示在裸金属服务器详情页面的“磁盘”页签，以备份树的形式呈现，如图3所示。如果遇到外部病毒入侵、人

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件备份”完成客户端安装步骤。 根据页面提示，单击“确定”。可以在文件备份副本页面和本地主机确认恢复数据是否成功。 文件备份的“状态”恢复为“可用”时，表示恢复成功。 父主题： 恢复数据

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多版本备份恢复数据 设置多版本备份数据保留周期 查看多版本备份数据 恢复多版本备份数据 配置多版本过期数据回收站 清理多版本数据 父主题： Spark SQL语法参考（即将下线）

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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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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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多版本备份恢复数据 设置多版本备份数据保留周期 查看多版本备份数据 恢复多版本备份数据 配置多版本过期数据回收站 清理多版本数据 父主题： 表相关

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使用文件备份恢复数据 可以根据文件备份将资源的数据恢复到备份时刻的状态。 约束限制 需要恢复的资源的状态为“正常”。 不建议对正在运行的应用程序的文件进行恢复，建议停止应用程序运行后再执行恢复操作。 方式一 登录云备份管理控制台。 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域。

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