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深度学习模型预测
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深度学习模型预测
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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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PC端
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PC端
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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
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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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PC端应用
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迁移学习
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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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学习项目
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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
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入库申请（PC端）
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入库申请（PC端） 【功能说明】 用于PC端扫描半成品/成品，生成完工入库单； 【操作步骤】 入库申请：选择入库类别、仓库名称 -> 扫描工单批号，系统自动生成“待审核”状态的完工入库单号，右侧显示完工入库单明细信息 -> 继续扫描工单批号直到扫描完成，单击“提交”按钮，完工入库单状态更新为“已审核”；
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PC端操作指导
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学习任务
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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
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完工入库（PC端）
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完工入库（PC端） 【功能说明】 用于PC端操作完工工单批号入库 【操作步骤】 完工入库：选择入库类别和仓库名称，储位号可录可不录 -> 扫描SN框中输入工单批号回车，系统自动生成“已审核”状态的完工入库单号，右侧生成入库单明细信息 -> 继续扫描工单批号，直到工单批号扫描完成，右侧明细入库数量累加
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自动学习
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NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch
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PC推荐配置是多少？
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认证购买流程-PC端
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认证购买流程-PC端 进入对应开发者认证详情页，点击“购买认证”。 跳转进入“华为云云市场”，点击“立即购买”。 销售人员账号选择“不涉及”（如有相关可填写），同意协议及授权，点击“去支付”。 选择对应的代金券（如有相关认证代金券），及支付方式，确认付款。 付款成功后，选择“返回
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连接PC和HiLens Kit
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Kit的电源开关（按住开关键1到2秒放开）。 将网线的一端连接到设备的管理网口上，另一端连接到PC的以太网口上。 互通PC与HiLens Kit网络 设置PC机的IP地址、子网掩码或者路由，使PC机能和设备网络互通。 单击PC右下角网络图标，单击“网络和Internet设置”。 在“网络和Inter
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自动学习
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自动学习
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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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