AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    深度学习 第三周课后习题 更多内容
  • 学习任务

    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

    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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  • 课程学习

    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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  • 产品特性

    一站式软件教学与实践。 提供5000+免费习题和50+在线精品课程资源。 提供MOOC课程、教学市场、习题库等多类前沿自学课程及习题,自由按需选择。 提供业界领先的DevOps软件工程实训教材,以及真实的企业级实战项目过程和技能。 学习业界最前沿的DevOps和敏捷等软件研发理念。

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 创建作业

    我的习题可按所属课程、题型、⽤途、难易度、知识点筛选习题; 公共习题可按习题类别、题型、难易度、知识点筛选; 也可按关键字搜索;⽀持同时选择多道习题。 图6 题库选题 单击“导入习题”,可以使⽤word/excel ⽅式导⼊习题,⽼师根据平台提供的导⼊模板录⼊习题,然后上传即可。 图7 导入习题1 上传后,⽼师可

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  • NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch

    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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  • 创建作业

    数据来源:根据资源来源划分为课程、习题库和自有零散习题。 课程: 解决对于课程内作业非常熟悉,且对作业内的习题进行少量修改的场景,可以通过课程的某一章节进行快速导入,然后通过习题的快速删减实现作业的创建。 习题库:解决对于习题库内的系统非常熟悉,通过题型、知识点、难度和习题名称维度进行进一步缩减习题范围,实现快速建立作业的目的。

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  • assemble

    assemble 查询当前租户的习题库列表 查询单个习题库详情 查询习题库下习题列表 查询单个习题详情 习题判题 父主题: API

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  • 添加简答题

    > 习题”中单击“创建习题”。 选择“简答题”。 教师输入习题名称、参考答案,选择知识点(在下拉栏中单击+可以创建知识点)、习题难度,单击“确定”,完成单题创建。 批量创建简答题。 下载模板,按照模板填写必填信息。 上传模板之后,即可提示共有多少习题,成功导入多少道习题。 完善简答题的基础信息。

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  • 创建试卷

    显示对应习题库下的全部习题。 选题来源为自有零散习题:教师根据以下类别进行筛选习题。 序号 筛选类别 说明 1 知识点筛选 习题所属的知识点,可以多选。 2 题型筛选 习题类型,可以多选。 3 难度筛选 习题对应的五种难度,可以多选。 4 习题名称 可以在搜索栏内输入习题名称进行筛选。

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  • Classroom

    什么是Classroom 功能列表 03 使用 学习如何在Classroom中开始您的实际工作。 购买教学内容 购买课程 购买习题库 购买沙箱实验 购买实验节点 教师 账号登录 资源空间 教学市场 教学课堂 成员管理 学生 教学课堂 02 入门 从0到1,快速学习Classroom服务。 操作全景图

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  • 添加通用题

    进入Classroom的个人中心,在“教研资源 > 习题”中单击“创建习题”。 选择“通用题”。 单击“确定”,完善习题基础信息。 输入习题名称,该项为必填项。 输入习题描述,提供该习题的补充说明,用于辅助学生进行作业,该项为选填项。 若教师需要向学生提供习题模板,可单击“上传通用题附件”从本地上传习题模板。 输入知识点和习题难度,该项为必填项。

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  • 查询学生函数习题提交记录信息

    objects 习题提交列表信息 total Integer 习题提交总次数 表5 JobRecords 参数 参数类型 描述 name String 第XX次提交 auto_score Integer 习题判题得分 case_pass_count Integer 习题用例通过数 exe_case_count

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  • 获取自身习题知识点

    获取自身习题知识点 功能介绍 获取自身习题知识点 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/baseresource/extend-resou

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  • 查询指定作业下的习题信息

    ExerciseGroup objects 作业下习题列表 total Integer 作业下习题总数 表5 ExerciseGroup 参数 参数类型 描述 exercises Array of ExerciseCard objects 习题列表 type String 习题分类 表6 ExerciseCard

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  • 添加单人项目题

    请注意不要使用中文路径。 习题代码: 请使用模版编写习题代码,保留文件路径。 请将习题代码写在“src/.../student”文件夹下。 上传压缩包仅支持zip格式。 请注意不要使用中文路径。 一定要进行验证用例,验证用例,验证用例。 完成习题创建,单击“确定”即可生成习题。 父主题: 添加习题

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  • 添加单选题

    > 习题”中单击“创建习题”。 选择“单选题”。 教师输入习题名称、题干选项(教师选中的选项即为正确答案,教师也可以增加选项)、解析(可选),选择知识点(在下拉栏中单击+可以创建知识点)、习题难度,单击“确定”,完成单题创建。 选择“创建多题”,批量创建选择题。 下载习题模板,编辑内容后上传模板。

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  • 自动学习

    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

    。 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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  • 方案概述

    在混合式教学中,教师可以灵活设计课前-课中-课后的各个教学环节,学生按照教学设计参与学习活动。支持Web浏览器和微信小程序多端互动教学,提升学习体验。针对不同类型的学生或班级,可以通过分层教学模式,设置不同的教学内容和作业,满足个性化教学需求。系统通过数据看板,还提供了详尽的学习行为和结果数据统计分析,帮助教师和学生及时了解当前学情。

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