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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设定迁移 迁移用户选择“迁移”时，对于远程数据库（RDS）中已存在的用户将不再迁移，不存在的用户（即新增用户）则自动迁移。 对于不支持迁移的用户，可以单击“查看”了解用户不能迁移的原因；对于支持迁移的用户，可以修改HOST地址（即该用户连接数据库的IP地址），可以单独设置密码，也可以为所有可迁移用户设置统一的密码。

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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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对系统的影响 如果出现该告警，说明设备上面ARP表项数量较多。如果一直增长下去，会出现由于资源不足，无法学习到新的ARP表项，导致业务不通。 可能原因 设备上学习到的ARP表项数量超过了设定的阈值。 处理步骤 执行display arp statistics命令查看设备上ARP表项统计信息

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数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值。 逻辑回归/FiBiNET 学习率 控制权重更新的幅度，影响训练收敛速度和模型精度，取值范围为0~1。 迭代次数 完成全部样本训练的次数，取值为正整数。 批大小 单次训练使用的样本数，取值为正整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值 自定义配置：

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MAC漂移告警 ALM-157163596 学习到动态mac地址个数达到上限 ALM-157163635 学习到动态MAC地址个数达到上限 ALM-257564679 学习到动态mac地址个数达到上限 ALM-257564680 学习到动态mac地址个数达到上限 ALM-157163553

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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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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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ALM-3276800181 AP光模块的发送功率低于设定的最低阈值 告警解释 WLAN/4/AP_OPTICAL_TX_POWER_TOO_LOW:OID [OID] AP optical module transfer power is too low notify. (APMAC=[MacAddress]

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ALM-303046938 AP光模块的发送功率低于设定的最低阈值 告警解释 WLAN/4/AP_OPTICAL_TX_POWER_TOO_LOW:OID [OID] AP optical module transfer power is too low notify. (APMAC=[MacAddress]

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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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值。 逻辑回归/FiBiNET 学习率 控制权重更新的幅度，影响训练收敛速度和模型精度，取值范围为0~1。 迭代次数 完成全部样本训练的次数，取值为正整数。 批大小 单次训练使用的样本数，取值为正整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值 自定义配置：

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带宽利用率告警阈值。 InterfaceName 接口名称。 对系统的影响 当流量接近带宽的100%时，可能出现延时或丢包。 可能原因 发送到当前接口的流量过大。 处理步骤 请在接口视图下执行命令display this interface，检查流量阈值是否过低。阈值的合理范围由用户根据实际业务确定。

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客户端使用同一个用户建立的连接个数超过设定阈值。 用户连接数使用率阈值设置不符合业务需求。 处理步骤 检查客户端使用同一个用户建立的连接个数。 在 FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 告警 > 告警 > Broker上用户连接数使用率超过设定阈值”。在“定位信息”中查看

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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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设定合作伙伴的系统库 设置要连接的合作伙伴的系统库，系统预设有SUNSYSTEM和TBRSYSTEM。系统默认选择SUNSYSTEM。 图1 设定将要连接的合作伙伴的系统库 点对应的参照项，即合作伙伴的系统库旁边的按钮，调出如下窗口： 图2 合作伙伴系统库的参照项 设定与SUNL

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数据参与方使用数据源计算节点模块实现自主可控的数据源注册、隐私策略（敏感，非敏感，脱敏）的设定、元数据的发布等，为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。

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