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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用户界面 基本布局 CodeArts IDE的核心是一个代码编辑器。它采用了一个通用的用户界面和布局，左侧是一个资源管理器，显示您可以访问的文件和文件夹，右侧是一个编辑器，显示当前打开的文件内容。 CodeArts IDE提供简单直观的窗口布局，可最大限度地为编辑器提供空间，同时

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设计器界面 设计器页面概览 设计器分为顶部工具栏、左侧插件栏、右侧属性面板区、底部节点树、中间的导航树栏及画布，六个主要界面模块。 图1 设计器页面 顶部工具栏 UI编辑器中的顶部工具栏从左至右包括如下功能按钮。 图2 工具栏 表1 工具栏 图标 名称 说明 菜单按钮 编辑页面的菜单。

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用户界面概述 RemoteShell的用户界面由以下主要部分组成： “云资源”区域，列出与您的华为云账户关联的所有云资源： 弹性云服务器 （E CS ）、云容器引擎（CCE）。 “远程文件管理器”区域，提供对已连接主机的文件系统的访问。 “编辑器”区域，该区域保存当前打开的远程终端会话和文件的选项卡。

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用户业务设计 VN设计 应用组设计 QoS策略设计 智能选路策略设计 站点上网策略设计 父主题： 用户组网和业务方案设计

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用户业务设计 VN设计 应用组设计 QoS策略设计 智能选路策略设计 站点上网策略设计 父主题： 用户组网和业务方案设计

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单击编辑，可以编辑用户信息，单击转移，可以将该用户所拥有的全部资源转移给另一用户，还可以删除用户，如下图所示： 图1 用户管理 用户组管理 用户组内单击新建用户组，填写用户组名称，所属用户组，创建新用户组。 选择任意用户组，可以移动、转移、删除用户组，可以单击修改用户组名称；可以设置

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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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务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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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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集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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码开发，自动生成满足用户精度要求的模型。可支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计，还提供了“自动学习白盒化”的能力，开放模

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用户管理功能开发 背景与知识 开发业务逻辑 组装页面 创建业务凭证 创建权限配置 添加接口级业务权限凭证 父主题： 设备维修管理应用开发

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openGauss等前沿领域，帮助华为云用户全面提升业务理解、架构设计、应用开发等核心能力。华为对不同级别的合作伙伴，有相应的认证要求，具体请参见对应的合作伙伴计划。 通过职业认证可以 收获知识：认证体系覆盖多个前沿热门技术领域，通过学习，学员能紧跟技术发展趋势，获取最新的技术知识

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用户管理功能开发 背景与知识 开发业务逻辑 组装页面 创建业务凭证 创建权限配置 添加接口级业务权限凭证 父主题： 通过AstroZero开发设备维修管理应用

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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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aflow名字一致。 绑定源数据 进入迁移数据JupyterLab环境编辑界面，运行“Import sdk”代码框。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 特征准备 > 绑定源数据”。界面新增“绑定迁移前的源数据”内容。 对应参数说明，如表1所示。 表1 参数说明

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协同人的数据监控范围遵循当前用户针对该学习项目选择的数据数据范围 设置完毕后单击【发布】即可，该学习项目创建完成 学习项目管理 任务分派 通过【任务分派】功能可以指派具体人员学习，被选中的学员会将以任务形式接受消息通知和待办，需在规定期限内完成学习任务。管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 操作路径：培训-学习-

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存量材质格式对接，免去设计师手动材质调参，大幅提升设计效率。 图6 GPU 图7 调参 核心技术3：3D云设计+3D云制造同源一体化软件 设计生产一体化：3D云设计、3D云订单、排产软件同源一体化，同一套数据源实现设计、下单、生产闭环，是业内唯一一家实现设计与制造一体化系统大规模

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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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