地图数据服务 MapDS

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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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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该功能依赖UniAgent。UniAgent是统一数据采集Agent，支持脚本下发和执行。 若E CS 未安装UniAgent，则无法免登录发送命令，详细内容，请参见为ECS安装UniAgent。 仅Linux操作系统的ECS支持深度诊断。 支持深度诊断的操作系统类型及版本。 操作系统类型 版本 CPU架构

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TABLE语句支持创建索引。DSC支持带有主索引（PRIMARY INDEX）和唯一索引（UNIQUE INDEX）的TABLE语句。 该工具不会添加DISTRIBUTE BY HASH用于创建具有主键（PRIMARY KEY）和非唯一主索引的表。 输入：CREATE TABLE，使用INDEX

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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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阶段内容已添加内容展示资源所属类型，鼠标移动至名称后可单击预览素材内容（暂不支持scorm，HTML和压缩包的预览）； 解锁时间可以设置资源的解锁时间，学员必须到解锁时间后才能学习该资源，线下课和考勤无解锁时间的设置。 默认显示系统估算学时，仅计算音视频和考试的时长，作为添加内容时长的参考，支持手动编辑。 图4 添加内容1

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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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'num3');-- NULL map() 描述：返回一个空的map。 select map();-- {} map(array(K), array(V)) -> map(K, V) 描述：根据给定的键值对数组，返回map。聚合函数中的map_agg()和multimap_agg()也同样能用于生成map。

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'num3');-- NULL map() 描述：返回一个空的map。 select map();-- {} map(array(K), array(V)) -> map(K, V) 描述：根据给定的键值对数组，返回map。聚合函数中的map_agg()和multimap_agg()也同样能用于生成map。

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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自由模式：可以不按顺序学习课件，可随意选择一个开始学习 解锁模式：设置一个时间，按时间进程解锁学习，解锁模式中暂时不支持添加线下课和岗位测评 图4 选择模式 阶段任务 图5 阶段任务 指派范围：选择该学习任务学习的具体学员 图6 指派范围1 图7 指派范围2 设置：对学习任务进行合格标准、奖励等设置

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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DataStreamSink[T] 过滤和映射能力 表3 过滤和映射能力的相关接口 API 说明 def map[R: TypeInformation](fun: T => R): DataStream[R] 输入一个元素，生成另一个元素，元素类型不变。 def map[R: TypeInformation](mapper:

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“标准策略”：扫描的网站URL数量和耗时都介于“极速策略”和“深度策略”两者之间。 有些接口只能在登录后才能访问，建议用户配置对应接口的用户名和密码，漏洞管理服务才能进行深度扫描。 父主题： 网站扫描类

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DataStreamSink[T] 过滤和映射能力 表3 过滤和映射能力的相关接口 API 说明 def map[R: TypeInformation](fun: T => R): DataStream[R] 输入一个元素，生成另一个元素，元素类型不变。 def map[R: TypeInformation](mapper:

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DataStreamSink[T] 过滤和映射能力 表3 过滤和映射能力的相关接口 API 说明 def map[R: TypeInformation](fun: T => R): DataStream[R] 输入一个元素，生成另一个元素，元素类型不变。 def map[R: TypeInformation](mapper:

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DataStreamSink[T] 过滤和映射能力 表3 过滤和映射能力的相关接口 API 说明 def map[R: TypeInformation](fun: T => R): DataStream[R] 输入一个元素，生成另一个元素，元素类型不变。 def map[R: TypeInformation](mapper:

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infomap算法（infomap） 功能介绍 根据输入参数，执行infomap算法。 infomap算法是一种基于信息论的社区发现算法，该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层次性的社区结构，其优化目标为找到最优的社区结构，使节点的层次编码长度最小。 URI POST /ges/v1

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kFunction的invoke方法。 过滤和映射能力 表3 过滤和映射能力的相关接口 API 说明 public <R> SingleOutputStreamOperator<R> map(MapFunction<T, R> mapper) 输入一个元素，生成另一个元素，元素类型不变。

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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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希望了解华为人工智能产品和人工智能云服务的使用、管理和维护的人员 培训目标 完成该培训后，您将系统理解并掌握Python编程，人工智能领域的必备数学知识，应用广泛的开源机器学习/深度学习框架TensorFlow的基础编程方法，深度学习的预备知识和深度学习概览，华为云EI概览，图像

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