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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低光照增强 功能介绍 夜晚或光线暗区域拍摄的图像存在人眼或机器“看不清”暗光区域的情况。针对此类场景，低光照增强可以将图像的暗光区域增强，使得原来人眼不可见区域变得可见，突显图像中的有效视觉信息。使用时用户发送待处理图片，返回低光照增强后的结果图片。 前提条件 在使用低光照增强服务之前需要您完成服务申请和认证鉴权。

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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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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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图像识别结果更加准确。 商用 应用场景 2018年4月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 图像识别服务正式公测上线 基于深度学习技术，可准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力，帮助客户准确识别和理解图像内容。 公测 产品介绍

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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。 俯视角度：左右偏角小于8°；俯仰角10°-20°。 光照要求 光照条件要求需要满足如下要求： 行人区域正面光照强度100lux及以上；防止出现过暗或者噪点。 行人左右侧光照强度差不超过一倍；防止产生阴阳脸。 行人背部光照强度不超过正面强度两倍；防止产生脸部曝光不足，五官细节丢失。

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人脸两侧光照强度差值不宜过大。 如果不满足此要求，即左右侧光照强度如果差异过大，采集的人脸图像有“阴阳脸”现象（半张脸暗，半张脸亮）。 行人背面光照强度<正面光照强度* 2。 如果不满足此要求，即行人背面光照强度远大于正面光照强度，采集人脸图像有严重“背光”现象，最终导致人脸曝光不足，五官细节丢失。 室外

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俯视角度：左右偏角小于8°；俯仰角10°-20° 光照要求 光照条件要求需要满足以下几项： 行人区域正面光照强度100lux及以上，防止出现过暗或者噪点。 行人左右侧光照强度差不超过一倍，防止产生阴阳脸。 如果现场的光线不满足上述要求，则需要通过强光抑制或补光来优化现场的光照条件。强光抑制可以改善“背光

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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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人脸两侧光照强度差值不宜过大。 如果不满足此要求，即左右侧光照强度如果差异过大，采集的人脸图像有“阴阳脸”现象（半张脸暗，半张脸亮）。 行人背面光照强度<正面光照强度* 2。 如果不满足此要求，即行人背面光照强度远大于正面光照强度，采集人脸图像有严重“背光”现象，最终导致人脸曝光不足，五官细节丢失。 室外

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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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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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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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