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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如何避免上传重复文件？ 视频点播服务提供了上传校验功能。在控制台上传音视频文件时，打开“防止上传重复文件”开关，即会对添加的音视频文件进行校验，检查点播服务中是否已存在内容相关的文件。 图1 本地上传 您也可以使用点播服务提供的上传检验接口进行重复文件检查。 父主题： 上传问题

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如何避免频繁登录CodeArts？ CodeArts采用华为云统一的会话超时策略，会话超时时长默认为1个小时。 当用户超过设置的时长未操作界面，会话将会失效，需要重新登录。 管理员可以通过统一身份认证服务（IAM）的“安全设置”页面设置会话超时策略。 登录华为云控制台，鼠标移动至

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如何避免重要需求遗漏 避免重要需求遗漏的思路 避免重要需求遗漏，首先我们需要反问一句——为什么这些紧急重要的需求无法更早预见？同样的，我们需要了解： 具体是哪些外界原因？这些原因是否有共性，有的话，那就针对性处理。 增加的需求有无共性特点？有的话，可以针对性处理。 临时增加有多临

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如何避免E CS 售罄导致部署失败 应用场景 本文介绍了在华为云云商店如何避免自动部署模板中，需要创建ECS的Flavor售罄，导致部署失败。 如下图所示，ECS的c7.large.4 Flavor在可用区3售罄，而在可用区2是有库存的。 操作方法 华为云ECS的每个Flavor在各

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如何避免Kerberos认证过期？ 对于JAVA应用 在连接HBase、HDFS或者其他大数据组件前，先调用loginUserFromKeytab()创建UGI，然后启动一个定时线程进行检查是否过期并在过期前重新登录。 private static void startCheck

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如何做课程学习？ 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

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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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如何避免成为勒索受害者（通用举措） 事前举措 由于勒索攻击高强度加密算法的难破解性和数字货币交易方式的隐蔽性，解决勒索攻击的首要是构建“安全能力前置”，提升自身的“免疫力”。 建议按照如下加固方式开展事前勒索防护： 收敛互联网暴露面：定期扫描外部端口，保证公开范围最小化。 减少系

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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如何避免节点上的某个容器被驱逐？ 问题背景 在工作负载调度时可能会发生一个节点上的两个容器之间互相争资源的情况，最终导致kubelet将其全部驱逐。那么能不能设定策略让其中一个服务一直保留？如何设定？ 问题建议 Kubelet会按照下面的标准对Pod的驱逐行为进行评判： 根据服务

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如何避免对历史数据进行minor compaction？ 问题 如何避免对历史数据进行minor compaction？ 回答 如果要先加载历史数据，后加载增量数据，则以下步骤可避免对历史数据进行minor compaction： 加载所有历史数据。 将major compact

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典型场景说明 通过典型场景，我们可以快速学习和掌握标签索引的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 某在线付费学习APP给会员打上各种属性标签，以方便后续的资源投放和精准定位营销。例如，需要ms级统计拥有学士和硕士学位的用户数量是多少？以及是哪些用户？ 用户信息表字段如下：

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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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如何避免对历史数据进行minor compaction？ 问题 如何避免对历史数据进行minor compaction？ 回答 如果要先加载历史数据，后加载增量数据，则以下步骤可避免对历史数据进行minor compaction： 加载所有历史数据。 将major compact

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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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