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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专业建设和课程改革：通过实践教学平台进行不同方式的学习模式，为各院校补充更加贴合实际岗位能力需要的专业课程、配套教学与实验案例，采用场景化教学、游戏化教学、虚拟仿真教学等方式打造院校特色专业建设和课程建设 标准建立：通过统一的课程制作、案例制作平台发布课程，合作伙伴可将工作重心放在教学案例和教育资源的开发工作中，保证交付质量。

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方案优势 融合性：充分体现教学环境与先进教学理念、教学模式、现代教育技术、学习科学的融合； 前瞻性：保证技术的先进性，包括但不限于物联网、人工智能、大数据等各种先进的技术；充分体现技术与先进教育理念的融合，技术赋能教育并为教育的实际需要服务； 整体性：软硬件基础环境一体化设计与建设；服

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在线实验和在线实训功能，不同专业的实验案例和实训项目案例会议使用到华为云相应的高阶服务，如：人工智能专业学生在实验和实训时，基于ModeArts平台在线开发，系统会调用AI高阶服务：手写识别、图像识别、活体识别等等。 课程 知识图谱 、学生能力画像(多级钻取)、自适应测验、自适应个性学习、自动学习路径等功能，

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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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金智教育业务数字化降本增效案例 业务背景 江苏金智教育是国内领先的高等教育信息化服务提供商。公司专注于推动云技术与高等教育的深度融合，通过自主研发为客户提供教学、科研、管理、生活服务等领域的软件产品和服务，帮助高校以数字化、智能化驱动人才培养和校务治理模式的变革。 业务痛点 金智

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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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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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讯方实训云平台是讯方技术基于公有云平台开发部署的云端教学平台，更加适应现代教育的特性即个性化学习和常态化学习。平台利用公有云弹性、动态、灵活等特性，改变传统的线下部署实训系统的方式，基于云原生开发实训教学平台，为高校师生及社会从业人员提供高效、便捷、灵活、动态的ICT技术学习资源，解决传统线下实训室资源固定、扩容不灵活、使用不便捷等痛点。

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案例 作为示例，让我们提取字符串“Hello!”到一个新的消息变量中。 重构前 重构后 父主题： 引入变量

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案例 作为示例，让我们将变量 “message” 重命名为“greeting”。 重构前 重构后 父主题： 变量重命名

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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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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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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切换教育环境 获取教育相关软件包 请找华为工程师获取教育数据包“educationData.zip”。 运行教育切换脚本 登录华为云官网。 单击界面右上角的“控制台”。 在“控制台”，选择左侧的，在出现的服务列表里选择“企业应用 ROMA 资产中心 ROMAExchange”，进入ROMA

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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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