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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工业软件管理功能 添加工业软件操作 登录运营后台。 单击菜单栏的工业软件管理菜单。 进入菜单列表，单击【添加工业软件】按钮，弹出“添加工业软件”弹窗。 图1 添加工业软件页面 根据界面提示，配置菜单的的基本信息，如下表所示。 表1 添加工业软件参数说明 参数名称 参数说明 取值样例

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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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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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为更便捷的将设计中的信息传递到加工制造系统中，工业数据转换引擎云服务支持将MCAD直接转换为CAM所需格式的功能。转换过程中，原模型中的几何、拓扑、特征、图层、PMI等信息均可保留，并无缝传递到下游软件中，实现了设计与制造的协同。 同时，工业数据转换引擎云服务支持企业进行设计和工业的协同。企业可通过工业数据转换引擎

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张三 学科分类 必选参数。 下拉选择框，可选择学科大类和学科小类，数据来源于学科分类管理维护的信息； 机械类-机械设计 使用的工业软件 非必选参数。 下拉选择框，可选择维护的工业软件 SolidWorks 课程图标 必选参数。 文件上传器，单击可选择本地设备的图片上传，只支持上传一个文件；（支持

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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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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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必选参数。 文本输入框，最多支持输入50个汉字； 机械设计第一课时作业 选择课程 必选参数。 下拉选择框，单选，可选择该教师添加的课程信息； 机械设计 选择班级 必选参数。 下拉选择框，多选，可选择该教师名下的班级信息； 24级机械工程1班 布置时间 必选参数。 时间选择器，可选择当前时间及之后的日期和时间段

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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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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工业APP 注册与登录 首页 今日任务 待生产订单 生产中订单 未生产订单 已完工订单 移交待生产订单 移交生产中订单 明日任务订单 报工管理 工序盘点 消息中心 父主题： 实施步骤

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知识中心设计思路 知识中心是工业互联网的“操作系统”，核心围绕数据、知识、软件的工业知识价值化开发逻辑，聚焦中小企业在数字化研发设计和数字化生产制造两方面的典型产业数字化业务场景进行建设。 数据汇聚。通过网络采集的多源、异构、海量数据，按应用场景转换成高质量的领域数据资产，传输至工业互联网平台，为深度分析和应用提供基础；

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打破数据孤岛：借力机器学习与深度学习核心算法模型，打破区级各部门数据壁垒，可实现中台化、标准化、自动化的数据汇聚、存取、质控，推进一网统管、一网通享、一网通办能力。 构建多场景应用：基于核心算法赋能感知监测，充分利用各区现有监测数据，打造对移动源、扬尘源、工业源的全流程跟踪及指挥调

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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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创建资产，资产中的属性、分析任务均与其所属资产模型保持一致。 例子，如下图所示为现实世界中一个工厂的示意图 该工厂例子中有工厂、机械臂、铣床、卸货机械手四类物理对象，因此需构建Factory、MechanicalArm、MillingMachine、Unloadingmanipu

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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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