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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完整示例 #!/usr/bin/python import pymongo import random import os # 认证用的用户名和密码直接写到代码中有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中存放(密码应密文存放、使用时解密)，确保安全 # 本示例以用户名和密码保

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完整示例 package mongodbdemo; import org.bson.*; import com.mongodb.*; import com.mongodb.client.*; public class MongodbDemo { public static

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完整示例 #!/usr/bin/python import pymongo import random import os # 认证用的用户名和密码直接写到代码中有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中存放(密码应密文存放、使用时解密)，确保安全 # 本示例以用户名和密码保

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完整示例 import ( "context" "crypto/tls" "fmt" "strconv" "time" "go.mongodb.org/mongo-driver/bson" "go.mongodb.org/mongo-driver/mongo"

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完整示例 package mongodbdemo; import org.bson.*; import com.mongodb.*; import com.mongodb.client.*; public class MongodbDemo { public static

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完整示例 注意事项 业务的Context超时时间建议设置不低于10秒。 同时在以下业务场景下，一定要配置MaxTimeMS： Find FindAndModify DropIndexes Distinct Aggregate CreateIndexes Count 代码示例 import

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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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完整迁移Storm业务 操作场景 该任务指导用户通过Storm业务完整迁移的方式转换并运行完整的由Storm API开发的Storm拓扑。 操作步骤 打开Storm业务工程，修改工程的pom文件，增加“flink-storm” 、“flink-core”和“flink-streaming-java_2

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完整性校验 操作说明 对下载的SDK安装包进行完整性校验，判断下载过程是否存在篡改和丢包现象。 操作步骤 参考下载SDK安装包，下载SDK安装包至本地。 打开本地命令运行程序，输入如下命令，在本地生成SDK安装包的SHA256值。 其中，“D:\HwI CS UiSdk-1.0.0.

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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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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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文件完整性管理 通过本章节操作可指导您查看 云服务器 文件变更总览和变更详情，包括变更的 服务器 、类型、路径、内容等信息。 查看云服务器文件变更详情 查看历史变更文件 父主题： 主机防御

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文件完整性管理 添加管理文件 查看变更统计 父主题： 高级防御

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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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、基线检查、入侵检测、程序运行认证、文件完整性校验，安全运营、网页防篡改等功能，帮助企业更方便地管理主机安全风险，实时发现黑客入侵行为，以及满足等保合规要求。 Web应用防火墙 WAF：对网站业务流量进行多维度检测和防护，结合深度机器学习智能识别恶意请求特征和防御未知威胁，全面避免网站被黑客恶意攻击和入侵。

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