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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通过查看学员培训进度，监控学员学习状态 操作路径：培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据 自学记录统计的是学员在知识库进行自学的学习数据 统计数据统计的是具体培训资源（实操作业、考试等）的学员学习数据 父主题： 培训管理

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Average End 结束Snapshot的Load Average值。 %User 用户态在CPU时间上的占比。 %System 内核态在CPU时间上的占比。 %WIO Wait IO在CPU时间上的占比。 %Idle 空闲时间在CPU时间上的占比。 父主题： WDR报告信息介绍

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查看CPU 场景描述 本文主要介绍如何Ubuntu系统下查看物理CPU、CPU核心数、逻辑CPU。 物理CPU：插在 裸金属服务器 上的真实的CPU硬件，一般一台裸金属 服务器 都会配置2块及以上的物理CPU。 CPU核心数：随着CPU技术的发展，现在的每一块物理CPU都是多核的CPU处理

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CPU调度 CPU管理策略 增强型CPU管理策略 父主题： 调度

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判断cpu核数是否满足IEF要求。edgectl check cpu无检查CPU：示例执行结果：

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Average End 结束snapshot的Load Average值。 %User 用户态在CPU时间上的占比。 %System 内核态在CPU时间上的占比。 %WIO Wait IO在CPU时间上的占比。 %Idle 空闲时间在CPU时间上的占比。 父主题： WDR报告信息介绍

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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 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作 本培训为线下面授形式，培训标准时长为6天，每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收，客户以官网

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ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。依据开发者提供的标注数据及选择的场景，无需

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数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初

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自由模式：可以不按顺序学习课件，可随意选择一个开始学习 解锁模式：设置一个时间，按时间进程解锁学习，解锁模式中暂时不支持添加线下课和岗位测评 图4 选择模式 阶段任务 图5 阶段任务 指派范围：选择该学习任务学习的具体学员 图6 指派范围1 图7 指派范围2 设置：对学习任务进行合格标准、奖励等设置

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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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操作步骤-手机端： 登录手机app，点击“我的”进入个人信息页面 图4 个人中心入口 点击“个人中心”并进入，在个人中心页面，点击“我的学习”后面的箭头，进入“我的学习”的 页面。 图5 个人中心页面（我的岗位、我的技能） 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入到课程详情页面。可

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面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能 面向智慧商超的车牌识别技能。

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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高性能计算型 主要使用在受计算限制的高性能处理器的应用程序上。它需要更多处理器核数、大量的内存和高吞吐量的存储系统。该规格使用V5 CPU服务器，并结合IB网卡，适用于HPC高性能计算等场景。 表4 高性能计算型规格详情 规格名称/ID CPU 内存 本地磁盘 扩展配置 physical

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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。 切分点数量 定义每个特征切分点的数量，数量越多，准确率越高，计算时间越长。取值范围为5~10的整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值。

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者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者完成“物体检测”的AI模型的训练和部署。依据开发者提供的标注数据及选择的场景，无需任何代码开发，自动生成满足用户精度要求的模型。 面向AI开发零基础的用户 开发环境 本地开发的MindSpore模型迁移至云上训练 本案

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