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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信号机 注册信号机 登录 路网数字化服务 控制台。 在左侧导航栏，选择“设备管理 > 设备总览”，在设备管理界面选择“信号机 > 注册信号机”。 参考表1填写信号机信息。 表1 信号机信息说明 参数名称 说明 设备名称 信号机名称。 设备id 信号机设备ID，全局唯一。 序列号 信号机的序列号。

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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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 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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终端漫游行为基线：探寻每个终端漫游的终端802.11v选网条件（源AP信号阈值、目标AP信号阈值、源/目标AP信号差值等）以及不同的终端802.11v协议参数组合，建立行为基线。 终端画像训练：大数据识别与分析每个终端的漫游行为特征，结合基础画像的漫游引导效果，采用强化学习算法训练出每种终端款型的行为特征。 竞争力

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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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在“创建”对话框中，单击“增加”。 填写信号的相关参数后，单击“保存”。 绑定信号的数据源 在“采集信号”或“统计信号”页签中，选择一个或多个信号，单击“批量绑定”；或单击“操作”列中的。 修改信号 在“采集信号”或“统计信号”页签中，单击“操作”列中的。 删除信号 在“采集信号”或“统计信号”页签中，选择

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信号通道切换 接口名称 WEB_SwitchPageForPcCam 功能描述 OPS与安卓有线辅流界面状态根据传入参数切换。 应用场景 需要进行三种场景的界面转换。 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_SwitchPageForPcCam

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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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设置Ops信号类型 接口名称 WEB_SetOpsSignalTypeAPI(后续废弃) 功能描述 设置Ops信号类型 应用场景 设置Ops信号类型 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_SetOpsSignalTypeAPI 参数 无 返回值

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信号机管理 查询信号机列表 创建信号机 删除信号机 修改信号机 父主题： 应用侧API参考

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删除信号机 功能介绍 删除信号机 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v1/{project_id}/traffic-controller

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修改信号机 功能介绍 修改信号机 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI PUT /v1/{project_id}/traffic-controllers/{

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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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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：单张图像识别速度小于0.1秒。 内容审核-文本 内容审核 -文本有以下应用场景： 电商评论筛查 审核电商网站产品评论，智能识别有色情等违规评论，保证良好用户体验。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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。 link_id 否 String 参数说明：信号机设备所属路段ID。 取值范围：长度等于30，只允许大写字母、数字。 secret 是 String 参数说明：第三方信号机设备密钥，输入信号机型号ID后方可填写该字段以设置方信号机设备密码。 响应参数 状态码： 201 表4 响应Body参数

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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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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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击链接或识别二维码进行学习 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-分享 图21 分享1 图22 分享2 数据监控 通过查看学员培训进度，监控学员学习状态 操作路径：培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据 自

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