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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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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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可靠性 write concern设置规则 对于关键业务，write concern设置为{w:n},n>0，数字越大，一致性实现更好，但性能较差。 w:1表示实际写入主节点完成返回。 w:1,journal:true表示写主节点和日志后返回。 w:majority 表示大多数从节点写入后返回。

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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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可靠性功能 集群HA CCE集群支持3个Master节点高可用部署，确保集群的可靠性。 数据备份和恢复 为满足数据持久化的需求，CCE支持将云硬盘（EVS）创建的存储卷挂载到容器的某一路径下；CCE通过云硬盘EVS服务提供针对云硬盘的快照功能，当数据丢失时，可通过快照将数据完整的恢复到快照时间点。详见“快照与备份”。

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可靠性功能 数据备份和恢复 使用CBR云备份服务可对E CS 的备份保护服务，支持基于多云硬盘一致性快照技术的备份服务，并支持利用备份数据恢复ECS数据。详见“云备份概述”。 故障自愈 当ECS支持自动恢复时，可以开启自动恢复能力，当物理 服务器 损坏时以冷迁移方式重启ECS实例，使弹性

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可靠性功能 集群HA ELB采用集群化部署，支持多可用区的同城多活容灾，无缝实时切换。 后端服务器健康检查 ELB弹性负载均衡支持定期向后端服务器发送请求以测试其运行状态。当判断后端服务器健康检查异常后，就不会将流量分发到异常后端服务器，而是分发到健康检查正常的后端服务器，从而提

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可靠性功能 集群HA DCS服务提供主备、Proxy集群、Cluster集群实例，通过节点冗余方式实现实例容灾，当检测到主节点故障后，快速切换到备节点并自动恢复，在异常检测和恢复期间，可能会影响业务，时间在半分钟内。 数据备份和恢复 DCS支持将当前时间点的实例缓存数据备份并存储

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可靠性功能 集群HA GaussDB (for MySQL)服务支持主节点+只读节点的高可用架构，当主节点故障时，系统会自动切换到只读节点，只读节点提升为主节点，原来故障的主节点也会自动恢复为只读节点。 GaussDB(for MySQL)服务还支持异构容灾实例(MySQL节点)，

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可靠性功能 负载均衡 配合弹性负载均衡ELB服务，可以对弹性伸缩组创建的 弹性云服务器 进行负载均衡。 健康检查 健康检查会将异常的实例从伸缩组中移除，伸缩组会重新创建新的实例以维持伸缩组的期望实例数和当前实例数保持一致，伸缩组的健康检查方式主要包括以下两种。 云服务器 健康检查：是指

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可靠性功能 集群HA Kafka实例通过副本冗余方式实现实例容灾，当检测到leader副本故障后，快速完成副本选主，保障Kafka实例持续提供服务。 RabbitMQ集群提供镜像队列，通过镜像在其他节点同步数据。单节点宕机时，仍可通过唯一的访问地址对外提供服务。 RocketMQ

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可靠性功能 数据备份和恢复 使用CBR云备份服务可对BMS的所有云硬盘（系统盘和数据盘）进行备份，支持基于多云硬盘一致性快照技术的备份服务，并支持利用备份数据恢复 裸金属服务器 数据，最大限度保障用户数据的安全性和正确性，确保业务安全。详见“备份裸金属服务器”。 集群HA 配合共享云

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可靠性功能 集群HA RDS服务支持HA主备高可用架构，故障秒级自动切换。 数据持久性 RDS数据持久性高达99.9999999%，保证数据安全可靠，保护业务免受故障影响。 数据备份和恢复 RDS支持每天自动备份数据，备份都是以压缩包的形式自动存储在 对象存储服务 （Object Storage

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可靠性功能 数据持久性 OBS通过存储介质的慢盘/坏道检测、AZ内设备和数据冗余、AZ之间数据容灾、跨区域复制等技术方案，提供针对介质、服务器、机柜、数据中心和区域的多级可靠性保障。其数据持久性高达99.9999999999%（12个9），可用性高达99.995%，远高于传统架构。详见“OBS的持久性和可用性如何

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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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等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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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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