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com:443/dl_model/model.h5"。 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 field_name 是 数据在数据流中的字段名。 图像分类中field_name类型需声明为ARRAY[TINYINT]。 文本分类中field_name类型需声明为String。

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com:443/dl_model/model.h5"。 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 field_name 是 数据在数据流中的字段名。 图像分类中field_name类型需声明为ARRAY[TINYINT]。 文本分类中field_name类型需声明为String。

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处理器 分支判断 并行处理 延时 EDI处理 变量赋值 排序 数据转换 数据拆分 数据筛选 脚本处理 日志采集 数据映射 循环处理 异常监控 终止 对称加解密 非对称加解密

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处理器 分支判断 并行处理 延时 EDI处理 变量赋值 变量修改 排序 数据转换 数据拆分 数据筛选 脚本处理 日志采集 数据映射 循环处理 异常监控 终止 对称加解密 非对称加解密

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GPU，能够提供超强的实时推理能力。Pi1型 弹性云服务器 借助P4的INT8运算器，能够将推理延时降低15倍。配备硬件解码引擎，能够同时支持35路高清视频流的实时转码与推理。 规格 表13 Pi1型弹性 云服务器 的规格 规格名称 vCPU 内存 （GiB） 最大带宽/基准带宽 （Gbps） 最大收发包能力

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260INT4 TOPS 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 CCE Standard集群 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4（GPU直通） 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。

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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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Atlas 800训练 服务器 三维视图 Atlas 800 训练服务器（型号9000）是基于华为鲲鹏920+Snt9处理器的AI训练服务器，实现完全自主可控，广泛应用于深度学习模型开发和AI训练服务场景，可单击此处查看硬件三维视图。 Atlas 800训练服务器HCCN Tool Atlas

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智能助手 单击带下划线的连接器或处理器，可以在下拉框中替换所需的其它连接器或处理器。 图2 输入描述信息 单击键盘的“Eneter”键生成组合应用，再单击“应用结果”，生成组合应用。 图3 生成组合应用Demo 继续在编辑组合应用画布页面，进行流任务的配置和编排。 完成后单击右上角的“保存”。

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构造图像预处理器 该接口用于构造一个预处理器，用于进行Resize/Crop操作（3559硬件加速）。 接口调用 hilens.Preprocessor() 返回值 返回预处理器实例。 如果失败则抛出一个CreateError。开发者可以在查看技能日志输出。 父主题： 预处理模块

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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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TOPS 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能，详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4（GPU直通） 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习、深度学习、训练推理、

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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在输入框输入想创建的组合应用描述内容，或者单击输入框下面的行为描述语句。 单击带下划线的连接器或处理器，可以在下拉框中替换所需的其它连接器或处理器。 单击键盘的“Enter”键生成组合应用，再单击“应用结果”，生成组合应用。 继续在编辑组合应用画布页面，进行流任务的配置和编排。 可以进行交互式输入，进行组件配置。 完成后单击右上角的“保存”。

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参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

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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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降低带宽成本。边缘与云上智能算法版本同步升级、按需收费。 基于鲲鹏系列处理器和昇腾AI芯片，提供高并发低时延的多模态数据分析能力，保证园区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法，基于深度学习等领先技术，保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。 通过视频分析、

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