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

查看更多 →

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

查看更多 →

社区分类 管理社区的分类，管理员可添加、编辑、删除问答社区。 在“知识”下拉菜单选择“知识”，进入 知识管理 界面。单击“社区”> “分类”，点击“添加分类”。 父主题： 社区

查看更多 →

选择“远程配置 > 智能配置 > 自研算法配置” ，左侧选择需要配置的设备。 开启“态势分析智能”开关，单击“确定”。 单击“热区分析”。 图1 热区分析 配置“规则配置”参数，如图2所示，参数说明如表1所示。 图2 规则配置 表1 参数说明 参数 说明 检测区域 绘制多边形：选

查看更多 →

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

查看更多 →

横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的作业，单击“执行”，系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成，在“历史作

查看更多 →

之间引用变量名的区分。 源操作流变量名 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 >

查看更多 →

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

查看更多 →

学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

查看更多 →

如何区分告警和事件？ 告警和事件的相同点 在AOM中告警和事件都是指AOM自身，或AOS、ServiceStage、CCE等外部服务在某种状态发生变化后上报给AOM的信息。 告警和事件的区别 告警是AOM自身，或AOS、ServiceStage、CCE等外部服务在异常情况或在可能

查看更多 →

如何区分未读邮件？ 收件箱中邮件左侧有一个蓝色的圆点，表示该邮件未读；邮件左侧无蓝色圆点或者圆点程灰色，表示该邮件已读。 父主题： 邮件

查看更多 →

如何区分告警和事件？ 告警和事件的相同点 在APM中告警和事件都是指APM自身在某种状态发生变化后上报给APM的信息。 告警和事件的区别 告警是APM自身在异常情况或者在可能导致异常情况下上报的信息，并且您需采取相应措施清除故障，否则会由于APM自身的功能异常而引起业务的异常。

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

如何区分告警和事件？ 告警和事件的相同点 在AOM中告警和事件都是指AOM自身，或ServiceStage、CCE等外部服务在某种状态发生变化后上报给AOM的信息。 告警和事件的区别 告警是AOM自身，或ServiceStage、CCE等外部服务在异常情况或在可能导致异常情况下上

查看更多 →

自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

查看更多 →

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

查看更多 →

在绘图区分析图 绘图区直观地展示了图数据的情况，您也可以通过绘图区对数据进行编辑和分析。绘图区的快捷键以及界面元素的功能，请参见表3。 利用绘图区分析图具体操作如下： 进入图引擎编辑器页面，详细操作请参见访问图引擎编辑器。 在绘图区，使用鼠标右键单击一个点或一条边，执行以下操作。

查看更多 →

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

查看更多 →

。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

查看更多 →

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”。

查看更多 →