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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选择“远程配置 > 智能配置 > 自研算法配置” ，左侧选择需要配置的设备。 开启“态势分析智能”开关，单击“确定”。 单击“人群密度”。 图1 人群密度 配置“规则配置”参数，如图2所示，参数说明如表1所示。 图2 规则配置 表1 参数说明 参数 说明 检测区域 绘制多边形：选择“绘

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冲突检查 目标数据库是否存在和源数据库同名的数据库 目标数据库是否存在和源数据库同名数据库下的同名视图 目标数据库是否存在与源数据库同名的数据库下的同名非空集合 目标数据库是否存在与源数据库同名的表 目标数据库是否存在与源数据库同名的对象 源库和目标库数据库固定集合一致性检查 父主题：

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JSON格式说明 字段 类型 说明 stream_id String 摄像头ID。 event_type Uint64 快速标识高密人群统计算法的输出消息类型，高密人群统计算法其值固定为1769472 , 对应16进制为 0x 0000 0000 001B 0000 task_id String

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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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产A与资产B的资产信息发生冲突，导致资产B的资产信息无法更新。 操作步骤 登录华为乾坤控制台，选择“资源中心 > 资产管理”。 选择“全部资产”页签，查看是否存在冲突资产。 冲突资产将被打上“冲突资产”标签，同时在资产列表上方显示提示横幅。 图1 冲突资产提示横幅 单击提示横幅中

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迁移前源数据的数据集实例。 源数据引用变量名 修改源数据引用变量名，以免和目标数据引用变量名产生冲突。当有多份数据需要迁移时，也可作为同类数据之间引用变量名的区分。 源操作流变量名 修改源操作流变量名，以免和目标操作流变量名产生冲突。当有多份数据需要迁移时，也可作为同类数据之间操作流变量名之间的区分。

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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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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依赖冲突问题修复 完成相关配置后（请确保各个配置项无误且功能正常），直接运行程序会存在依赖冲突问题，下面进行逐一修复（以下问题的修复是相关联的，上一个问题修复后重新运行而产生的后续问题）。 问题一：Logback-classic及log4j-to-slf4j的包冲突问题。 报错如下：

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ly）冲突。当只读库的恢复进程无法应用从主库同步过来的wal时，发生流复制冲突。 当发生流复制冲突时，我们会在只读库中看到以下错误日志： ERROR: canceling statement due to conflict with recovery 为什么会产生流复制冲突？ 当

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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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JSON格式说明 字段 类型 说明 stream_id String 摄像头ID。 event_type Uint64 快速标识高密人群统计算法的输出消息类型，高密人群统计算法其值固定为524288，对应16进制为 0x 0000 0000 0008 0000。 task_id String

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冲突包列表 冲突包列表表示在原系统中存在与HCE OS系统冲突的软件包，会影响升级过程。 冲突包会在升级过程中自动卸载并且不会再安装上，升级前请评估原系统依赖的软件包是否在此冲突列表内，以免造成升级完成后软件缺失。 如果发现升级后软件包丢失，可以通过yum命令安装新版本软件包。

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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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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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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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