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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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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图标 图标是装饰组件的一种，用于为可视化应用添加多种类型的图标元素，能够使可视化应用展示更加美观。 以图标1为例，在大屏设计页面，从“全部组件 > 装饰”中，拖拽“图标1”组件至画布空白区域，如图1。 图1 图标1 图2 边距样式说明 卡片 卡片是指包裹图表组件的外层架构，可以理

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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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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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更新插件图标 功能介绍 更新插件图标 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{domain_id}/common/upload-plugin-icon 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 domain_id 是 String 参数解释： 租户ID。

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修改源操作流变量名，以免和目标操作流变量名产生冲突。当有多份数据需要迁移时，也可作为同类数据之间操作流变量名之间的区分。 单击图标，运行“绑定迁移前的源数据”代码框内容。 绑定目标数据 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 特征准备 > 绑定目标数据”。界面新增“绑定迁移前的目标数据”内容。 对应参数说明，如表2所示。

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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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图3 操作图标1 图4 操作图标2 LOV图标 图5 LOV图标1 图6 LOV图标2 应用图标 图7 应用图标 操作步骤：进入图标库，按页面提示，新建、查询、修改、删除当前不同类型的模板即可；同时页面支持批量导入导出配置； 父主题： 低代码开发功能操作说明

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找到需要修改图标的应用，单击“图标修改”，进入“图标修改”页面。 单击，删除已有图标。 单击，在本地选择需要的图标，单击“打开”。 显示图标上传成功后，关闭图标修改窗口即可。 父主题： 应用管理

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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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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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在主菜单中，选择“应用设置”。 在基本信息中，按需修改应用的图标、名称和应用描述信息。 应用图标：此处设置的图标，用于在门户中显示。对上传图片的大小没有限制，系统会自动进行同比例缩放，建议不要使用太大的图片。 图1 应用图标在门户中显示效果 应用名称：根据应用的实际用途或功能进行设置，长度不能超过32个字符。

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进度条背景色：设置进度条的背景颜色。 图标进度条：是否显示进度条图标。 图标样式：自定义图标样式。建议选择JPG、JPEG、PNG或GIF格式的图片，且每张图片的大小不能超过50MB。 图标宽：设置图标的宽度。 图标高：设置图标的高度。 图标位置：设置图标的显示位置，如进度条上方、进度条下方。

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APP图标有何要求？ 应用图标不得为系统图标，避免被用户误认为是系统应用; 应用图标不得包含误导用户点击的元素，如在没有新消息的情况下显示代表有新消息的数字角标。 还需遵守当地监管部门的其他要求。 父主题： APP备案FAQ

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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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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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