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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设备发现 请求样例： { "messId": "Discover", "params": ["22583967", "","0"] } 消息字段 取值 备注 messId Discover 严格按照取值填写 params 投影码，在线模式IP，在线模式端口 数组 参数1代表投影码

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设备发现 接口描述 该接口用于根据投屏码解析得到设备IP和设备连接码。 方法定义 /* 投屏码解析ip请求 */ int Discover(std::string castCode, std::string address, int port); 参数描述 参数 是否必须 类型

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应用发现 应用发现常见问题和处理方法 如何查看采集失败原因？ 公网采集失败，提示：“网络连接超时”或“其他异常” 数据源采集失败，如何重新采集？ 如何获取云平台凭证（AK/SK）？ 如何获取添加Azure凭证所需的信息？ 如何获取Azure对象存储深度采集所需凭证？ 如何配置采集Azure容器资源所需权限？

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设备发现 接口描述 该接口用于设备发现（投屏码解析）。 注意事项 初始化后调用。 投屏码分为在线模式和离线解析两种场景，请根据实际环境选择。 请确保大屏与终端在同一网络环境下(网络互通)。 投屏码为6/8位数字或者字母，不支持组合形式。 设备发现和设备连接接口一般需组合使用。 方法定义

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应用发现 应用发现是指AOM通过配置的规则发现和收集您主机上部署的应用和关联的指标。从是否需要您来操作的角度区分应用发现方式，则有两种，自动发现和手动配置。本章节介绍手动配置操作。 自动发现 您的主机安装ICAgent后，ICAgent会根据内置发现规则发现主机上的应用，并呈现在“应用监控”界面。

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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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应用发现 创建应用 资源发现与采集（复杂项目） 资源发现与采集（简单项目） 手动添加资源 采集主机性能 关联应用

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注册发现 场景描述 本章节指导用户通过API实现微服务注册与发现。API的调用方法请参见如何调用API。 流程介绍 注册第一个微服务my-provider。 注册微服务my-provider的实例。 注册第二个微服务my-consumer。 my-consumer发现第一个微服务my-provider的实例。

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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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采样率为0时，遇到空文件会跳过当前分区表之后的所有分区。该方法减少操作时间，但是准确性会降低。 重新发现策略 再次执行元数据发现时的发现策略。 全量发现：再次执行发现操作时，发现数据存储位置下的所有文件。 增量发现：再次执行发现操作时，发现上次任务（运行成功的）开始运行后，数据存储位置下新增的文件。 执行策略

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中心的负载越重。 Dubbo现有服务模型：根据Dubbo接口查找服务实例。 Dubbo Cloud Native服务发现模型，将原来Interface一级的服务发现拆分成两级，基于App找实例地址。 父主题： 面向Dubbo协议的服务治理

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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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输入私网网段或IP，对提供的网段或IP不执行资产发现任务。 执行方式 立即执行 即时执行资产发现任务。 定时执行 选定未来某个时间点自动执行资产发现任务。 待资产发现任务执行完成后，在发现列表查看资产状态。 图2 发现列表 资产状态说明： 待录入：资产发现的初始状态，需要您进行确认是否录入，

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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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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