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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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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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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AP的名称。 APID AP ID。 对系统的影响 干扰终端数高于终端干扰告警门限，会导致本AP的业务质量下降。 可能原因 干扰终端数高于终端干扰告警门限。 处理步骤 使用display radio-2g-profile { all | name profile-name }和display

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WiFi干扰严重，如何处理 有两种方式： 登录华为乾坤APP，选择对应的站点，单击“WiFi体检”，在“覆盖测试”中查看具体的干扰信道，根据提示修改优化。 登录华为乾坤APP，选择对应的站点，单击“WiFi调优”。 父主题： 常见FAQ

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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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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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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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案例：改写SQL排除剪枝干扰 现象描述 某局点测试中：ddw_f10_op_cust_asset_mon为分区表，分区键为year_mth，此字段是由年月两个值拼接而成的字符串。 测试SQL如下： 1 2 3 4 select count(1) from t_ddw

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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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APID AP ID。 对系统的影响 干扰终端数高于终端干扰告警门限，会导致本AP的业务质量下降。 可能原因 干扰终端数高于终端干扰告警门限。 处理步骤 使用display radio-2g-profile { all | name profile-name }和display radio-5g-profile

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ID。 IntfBssId 干扰AP的BSSID。 IntfChnl 干扰AP的信道。 RSSI threshold percent 端口RSSI门限百分比。 对系统的影响 检测到干扰时，业务丢包率增加，速率下降，甚至中断。 可能原因 AP间的邻频干扰大于邻频干扰告警门限。 处理步骤 使用display

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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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案例：改写SQL排除剪枝干扰 分区表查询中表达式一般不是单纯的分区键，而是包含分区键的表达式的Filter条件，这种类型的Filter条件是不能用来剪枝的。 优化前 t_ddw_f10_op_cust_asset_mon为分区表，分区键为year_mth，此字段是由年月两个值拼接而成的整数。

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APName AP的名称。 APID AP ID。 对系统的影响 检测到干扰时，业务丢包率增加，速率下降，甚至中断。 可能原因 除了同频AP、邻频AP和终端外，AP周围存在与本AP工作频率相同的设备干扰本AP。 处理步骤 干扰严重到环境恶化程度，会触发局部调优自动调整信道及功率。检查是否继续产生此告警。

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案例：改写SQL排除剪枝干扰 现象描述 某局点测试中：ddw_f10_op_cust_asset_mon为分区表，分区键为year_mth，此字段是由年月两个值拼接而成的字符串。 测试SQL如下： 1 2 3 4 select count(1) from t_ddw

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