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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性能优化 如下是对存储过程写作过程性能上的建议： 系统中一定要注意复杂的多表关联不宜超过4个，关联十分复杂时，需要拆分成多个步骤，防止执行计划不正确。 谨用或尽量不要使用IN/EXISTS、NOT IN/NOT EXISTS方式，而应该使用直接连接方式替换。 不建议的写法： --NOT

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性能优化类 MRS 集群是否支持重装系统？ MRS集群是否支持切换操作系统？ 如何提高集群Core节点的资源使用率？ 如何关闭防火墙服务？

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al参数控制，默认每1秒刷新一次。 图3 文档插入Elasticsearch的流程 写入性能优化 基于Elasticsearch的数据写入流程分析，有以下几种性能优化方案。 表1 写入性能优化 序号 优化方案 方案说明 1 使用SSD盘或升级集群配置 使用SSD盘可以大幅提升数据

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遍历各个Segment的方式进行查询。 图2 Elasticsearch的索引组成 查询性能优化 基于Elasticsearch的数据查询流程分析，有以下几种性能优化方案。 表1 查询性能优化 序号 优化方案 方案说明 1 通过_routing减少检索扫描的分片数 在数据入库时指

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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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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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上传/下载性能优化 OBS Browser+对大于50MB的文件/对象默认采用分段方式进行上传/下载，与分段任务相关的参数都在“系统设置”->“基础设置”中。 表1 参数 描述 最大并行任务数 任务同时运行的最大数量，默认是3，取值范围是：1~50。 单任务最大并发数 每个任务的

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OBS性能优化建议 OBS按照对象名的UTF-8编码范围来进行分区管理，对系统进行水平扩展与动态负载均衡。如果用户在对象命名规则上使用了顺序前缀（如时间戳或字母顺序），可能导致大量对象的请求访问集中于某个特定分区，造成访问热点。热点分区上的请求速率受限，访问时延上升。 推荐使用随

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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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分区导入数据性能优化 场景描述 当往分区表中插入数据时候，如果插入的数据为常量/参数/表达式等简单类型，会自动对INSERT算子进行执行优化（FastPath）。可以通过执行计划来判断是否触发了执行优化，触发时Insert计划前会带有FastPath关键字。 示例 gaussdb=#

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分区导入数据性能优化 场景描述 当向分区表插入数据的时候，如果插入的数据为常量/参数/表达式等简单类型，会自动对INSERT算子进行执行优化（FastPath）。可以通过执行计划来判断是否触发了执行优化，触发执行优化时Insert计划前会带有FastPath关键字。 示例 gaussdb=#

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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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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 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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