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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”，可以在“DataModeling”下新建子分层。 在“新增数据分层”界面，输入分层名称和描述信息、选择密级设置信息。 单击“确认”。 在“确认”对话框中单击“确定”。 （可选）选择已新建的分层，重复执行3~6，可以创建多级分层。 （可选）对已有分层，可以执行如下操作。 编辑分层：选择需要编辑的分层，单击。 删除分层：选择需要删除的分层，单击。

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output为字典类型，output_port_1为pyspark中的DataFrame类型对象，为分层采样结果。 参数说明 参数 是否必选 参数说明 默认值 strata_col 是 分层列, 按此列进行分层采样。 无 sample_size 否 采样个数。为整数时：表示每个层的采样个数；为字符串时：格式为strata0:n0

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在对应特性集中可查看到新建的二级分层目录特性集。 二级分层目录可再创建三级分层目录，以此类推，最多可创建十级分层目录。 系统支持对分层目录的编辑和删除操作。 父主题： 特性（FE）

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在对应特性集中可查看到新建的二级分层目录特性集。 二级分层目录可再创建三级分层目录，以此类推，最多可创建十级分层目录。 系统支持对分层目录的编辑和删除操作。 父主题： 特性（FE）

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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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考勤功能、数据权限分层分级 考勤功能权限分层分级 根据 WeLink PC端后台管理员权限设置，不同的角色在WeLink考勤手机端拥有不同的权限范围，具体方案如表格所示。 数据权限分层分级 数据权限由“考勤组负责人” 与WeLink后台分域功能同时控制。 考勤组负责人 考勤组负责人

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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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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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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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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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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数据库访问实现权限分层 GaussDB (DWS)中可以使用Database和Schema实现业务的隔离，区别在于： Database之间无法直接互访，通过连接隔离实现彻底的权限隔离。各个Database之间共享资源极少，可实现连接隔离、权限隔离等。 Schema隔离的方式共用资源

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PERF06-01 分层看护 风险等级 高 关键策略 基于业务的部署架构，一般可以从最底层的硬件基础设施到最上层的应用分成5层资源，云上服务可以只需要关注虚拟网络、实例、应用三层。结合每一层资源的特征指标进行分层建模，分别设置不同梯度的性能看护指标。通常按照指标劣化程度可以设计成

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是否可以创建多级分层的成本单元？ 可以。您在定义成本单元时，可以根据成本单元维度创建规则。 场景示例：如果您的企业包含多个部门（Group1、Group2、Group3），每个部门本身都包含3个团队（G1team1、G1team2、G1team3、G2team1、G2team2、

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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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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