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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展更新”。 在更新进展弹框中填写机会点的进展，单击“确定”。 系统提示更新进展提交成功。 伙伴可在机会点详情页查看机会点的历史更新进展详情。 其他操作 查看机会点看板 伙伴在“由华为共享”页签中，单击页面上的“展开数据概览”可查看近1个月、近半年或近1年的机会点数量、机会点空间和机会点转化率。

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展更新”。 在更新进展弹框中填写机会点的进展，单击“确定”。 系统提示更新进展提交成功。 伙伴在机会点详情页可查看机会点的历史更新进展详情。 您也可以在进展详情中查看华为为你更新的项目进展。 其他操作 查看机会点看板 伙伴在“共享给华为”页签中，单击页面上的“展开数据概览”可查看

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均涌现出超高水平AI。人工智能应用在其中起到了不可替代的作用。 游戏智能体通常采用深度强化学习方法，从0开始，通过与环境的交互和试错，学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型，主要包含如下步骤： 通过GPU分析场景特征（自己，视野内队友，敌人，

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超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错： RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度，导致训练失败。

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恢复归档或深度归档存储对象 功能介绍 如果要获取归档存储或深度归档对象的内容，需要先将对象恢复，然后再执行下载数据的操作。对象恢复后，会产生一个标准存储类型的对象副本，也就是说会同时存在标准存储类型的对象副本和归档或深度归档存储类型的对象，在恢复对象的保存时间到期后标准存储类型的对象副本会自动删除。

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IoTA.01010036 属性引用深度超过配额限制 错误码描述 属性引用深度超过配额限制。 可能原因 资产属性作为其他的分析任务的输入参数，此时该资产属性引用深度为1，举例：模型A中有属性a，而模型B的分析任务以a为输入参数，则a的引用深度为1，深度限制最大为10。 处理建议 系统

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如何获取Azure对象存储深度采集所需凭证？ 在对Azure云平台对象存储资源进行深度采集时，需要使用“存储账户”和“密钥”做为采集凭证，本节介绍获取Azure“存储账户”和“密钥”的方法。 登录 Azure 门户中转到存储账户。 在左侧导航栏选择“安全性和网络 > 访问密钥” ，即可看到“存储账户名称”和“密钥”。

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IoTA.01010204 资产树深度超过配额限制 错误码描述 资产树深度超过配额限制。 可能原因 每棵资产树深度最大不超过10层。 处理建议 请检查资产树的深度是否超过10层，若超出限制，请调整资产树的建模关系保证总深度不超过10层。 父主题： 资产建模相关错误码

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标准策略、极速策略和深度策略有哪些区别？ 漏洞管理服务提供支持以下3种网站扫描模式： “极速策略”：扫描的网站URL数量有限且漏洞管理服务会开启耗时较短的扫描插件进行扫描。 “深度策略”：扫描的网站URL数量不限且漏洞管理服务会开启所有的扫描插件进行耗时较长的遍历扫描。 “标准策

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当机会点分配给商家后，如5天内未被接收，系统将自动拒绝该机会点，请商家及时处理。 接受机会点后，根据客户的沟通情况，更新线索状态； 更新进展：如果该机会点已联系客户并推动项目的成交，请及时单击“更新进展”， 刷新客户项目的沟通进展。 当项目推动到下单时，请按照流程申请云商店机会点场景的商务优惠，详情可参考《创建、查看商家优惠》。

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术实现模型计算量满足端、边小硬件资源下的轻量化需求，模型压缩技术在特定领域场景下实现精度损失<1%。 当训练数据量很大时，深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑，仅单一的调优手段无法达到期

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恢复归档存储对象或深度归档存储对象 对于存储类别为归档存储或深度归档存储的对象，用户需要先恢复才能下载、通过对象URL访问对象。 OBS提供加急和标准两种不同的恢复方式，加急恢复归档存储恢复耗时1~5 min，加急恢复深度归档（受限公测）存储恢复约耗时3~5 h；标准恢复对象归档存储恢复耗时3~5

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支持任务进展更新。 支持上传附件。 不支持修改发布后正文。 场景描述 适用于例会后的遗留任务认领，里程碑任务拆解后的个人任务发布。通过持续反馈更新进展，完成个人任务的闭环。 可通过上传附件进行交付件共享。在管理视图页面完成任务提醒。 发布任务 登录圆桌。 选择创建入口。 个人创建入口 在

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图1 实施管理入口 指定实施责任人 由技术责任人指定对应需求的实施责任人，指定完成后由该责任人更新需求进度，责任人根据不同需求的实际进度更新进展后单独提交需求审核。 图2 指定实施责任人 提交实施审核 实施责任人分配到交付需求后，由该责任人更新此需求的实施进展。支持按照需求提交审核。

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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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略（是否能引导，什么时候引导，引导到哪个AP），提升漫游成功率，降低漫游过程的丢包，时延，提升终端漫游体验。 以终端类型识别为基础，采用强化学习算法进行在线终端画像实时训练，与设备侧、终端侧协同提升漫游体验。 终端下行信号测量：基于Wi-Fi 802.11k，Wi-Fi 802.

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系统提示机会点提交成功。 操作详情请查看：共享给华为（PO机会点）； 注意： 1）机会点提交成功后机会点信息会同步到华为云，可在详情中查看最新进展状态。 2）伙伴可以单击机会点名称在机会点详情页查看机会点的审核状态；若机会点审核不通过，请根据审核不通过原因进行修改并重新提交机会点。 父主题：

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共享给华为”页签中查看、编辑或删除草稿状态的机会点申请。 系统提示机会点提交成功。 机会点提交成功后机会点信息会同步到华为云，可在详情中查看最新进展状态。 查看审核状态。 伙伴可以单击机会点名称在机会点详情页查看机会点的审核状态。 若机会点审核不通过，请根据审核不通过原因进行修改并重新提交机会点。

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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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