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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务（SSID和射频），只能在AR设备进行无线配置。 当前AR射频配置需要满足以下三个条件： 处于IPsec隧道模式下。 AR设备款型中需要包含“W”。 站点类型包含AR设备但不包括AP设备。 操作步骤 在站点配置页面，选择左侧导航栏的“无线配置 > 射频”，进入射频配置页面。 在

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好的调优效果。 射频模式 AP的射频模式有五种，仅Wi-Fi6 AirEngine的设备支持以下射频模式： 默认模式。 2射频标准，双射频标准模式。 2射频2G增强，与标准模式相比，此模式下的2G射频可提供更大的容量。 3射频，选择该模式时，应确保AP的第三射频有无线业务配置，否则第三射频无法工作。

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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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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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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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智能无线射频调优 设备本地调优 设备本地调优是以信号覆盖为中心，同时凌晨触发的调优缺少用户行为数据（凌晨时只有少量或没有用户接入），仅能基于当前的状态调优，无法感知真实AP的负载，对于白天的干扰也无法感知，所以效果难以保证，无法充分利用射频资源。 智能无线射频调优 智能无线射频调优，

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过修改配置，将Wi-Fi 6 AP的射频模式修改为Wi-Fi 5。特别是对于支持双5G射频的AP，建议一个射频配置成Wi-Fi 5模式，另一个射频配置成Wi-Fi 6模式，但是这个方案终究是一个临时过渡方案，随着终端网卡驱动的逐步升级，最终还是建议尽快使用Wi-Fi 6模式。 如下挂无Wi-Fi

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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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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属性。 AC执行射频切换变更AP的频段。 AP检测到beacon miss事件到达阈值，并通知AC。 处理步骤 使用display ap neighbor命令查询射频的邻居信息，检查射频附近是否存在相同或相近信道的其他AP。 是。使用channel命令手工为射频重新配置一个信道或功率，以期避开或抑制干扰。=>2

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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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APID=[INTEGER]) 当AP射频功率变更时上报告警。 告警属性 告警ID 告警级别 告警类型 3276800127 提示 处理出错告警 告警参数 参数名称 参数含义 OID MIB节点号。 APMAC AP的MAC地址。 RadioID AP射频ID。 APName AP的名称。

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APID=[INTEGER]) 当AP射频功率变更时上报告警。 告警属性 告警ID 告警级别 告警类型 303046789 提示 处理出错告警 告警参数 参数名称 参数含义 OID MIB节点号。 APMAC AP的MAC地址。 RadioID AP射频ID。 APName AP的名称。

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APID=[hwWlanRadioInfoApId]) 射频功率变更。 告警属性 告警ID 告警级别 告警类型 15795554 提示 处理错误报警 告警参数 参数名称 参数含义 hwWlanRadioInfoApMac AP的MAC地址。 hwWlanRadioID AP射频ID。 hwWlanApName

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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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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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