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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讲师养成基金 讲师养成基金是为支撑伙伴快速搭建讲师团队，稳定支撑华为云生态赋能培训而设立的基金。伙伴具备3人以上HCIE-云服务架构师/HCCDP级别及以上的认证讲师后即可申请，对每名HCIE-云服务/HCCDP级别及以上认证讲师发放该基金 父主题： 术语解释

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市场发展基金（MDF） 市场发展基金（MDF）是为达成销售和市场目标而授予华为云合作伙伴自主策划和举办市场营销活动的专项费用。 华为云伙伴通过路径/计划认证并完成商业信息认证后，可申请对应等级的MDF额度；具体MDF额度请查看市场发展基金（MDF）额度参考。 申请使用MDF额度 举办活动

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市场发展基金（MDF） MDF额度有多少？ 能不能先开展活动后审批？ 哪些活动可以使用MDF？ MDF申报材料需要哪些？ MDF报销的类别有哪些？ MDF使用过程中有哪些重要规范点？ 多场活动是否可以统一申请？ MDF核销有效期多长？ 使用MDF的合规要求 父主题： 伙伴权益申请

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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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讲师专职投入基金 讲师专职投入基金是为促进华为云学习与赋能伙伴提升讲师技术能力及授课技能，牵引伙伴的认证讲师持续不断的投入华为云的技术培训授课，学习与赋能伙伴的讲师通过工作级开发者认证（HCCDP）及以上对应培训课程的讲师认证，或者通过HCIP/HCIE-Cloud Service

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联合营销市场发展基金 联合营销市场发展基金概述 联合营销市场发展基金申请 父主题： 圈层发展计划

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Provider，K CS P），是国内最早投入Kubernetes社区的厂商，是容器开源社区主要贡献者和容器生态领导者。华为云也是CNCF云原生计算基金会的创始成员及白金会员，云容器引擎是全球首批通过CNCF基金会Kubernetes一致性认证的容器服务。 更多选择理由，请参见产品优势和应用场景。 产品形态 云容器引擎包含多种产品形态。

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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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联合营销市场发展基金概述 为了支持商家开展市场营销活动，华为云云商店设置了市场发展基金（Marketing Development Fund，简称MDF），来为针对云商店联营商品进行的联合营销活动提供资金支持。详细介绍请参考《2022年云商店联合营销市场发展基金（MDF）介绍》。

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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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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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联合营销市场发展基金申请 商家可以在卖家中心进行MDF申请，具体流程如下图。 图1 MDF申请流程 操作步骤 进入卖家中心，点击左侧导航栏“圈层运营计划>MDF管理”，进入MDF管理页面。 点击“MDF管理”页面的“新建申请”，进入报名信息填写页面。 按照要求选择申请商品并填写报

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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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。 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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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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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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