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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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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能否挖掘出强表达能力的特征，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。

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参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

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在左侧导航栏选择“数据管理 > 埋点数据接入”，进入埋点数据接入页面。 在“我的应用”区域，单击“新建应用”，进入新建应用页面。 配置应用信息，参数说明如表1所示。 表1 应用信息 参数 说明 应用名称 用于标识应用，方便数据管理和维护。 描述（可选） 用于对应用进行描述，说明应用的功能和用途。 应用终端

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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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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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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参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

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方式更加科学、合理，有助于提高管制策略的有效性和针对性。 闭环管理与自主学习机制：国蓝中天实现了污染摸排流程化反馈数据的闭环管理与自主学习。这种机制使得管制系统能够不断学习和优化，进一步提高污染管治的有效性。通过持续的数据反馈和学习，系统能够不断完善自身，适应不断变化的污染状况。

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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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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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-h命令输出，以及mount命令输出 网络信息 收集netstat -anp命令输出，并拷贝/etc/resolv.conf和/etc/hosts文件 进程信息 收集ps -aux命令输出 时间信息 收集date和uptime命令输出 历史命令输入 收集当前用户所有输入的命令 IEF数据 IEF数据库数据 拷

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节点数据血缘 数据血缘方案简介 配置数据血缘 查看数据血缘 父主题： 节点参考

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缩容集群节点数量 当集群有充足的能力处理当前数据时，为节省资源可以执行“缩容”任务，减小集群占用的资源。建议在业务低峰期进行缩容操作。 前提条件 集群处于“可用”状态，且无正在进行的任务。 约束限制 缩容操作仅支持修改“节点数量”，不支持修改“节点规格”和“节点存储容量”。修改“

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MapReduce服务 MRS的数据应用和机器学习应用补充神策平台的算法和 数据可视化 能力； 通过MapReduce服务 MRS 平台提供大数据集群的算力和存储支持，通过神策埋点数据和集成的业务系统获取数据后会将数据存储在MapReduce服务MRS 集群当中； 通过MapReduce服务MRS的数据服务和算法服务助

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必须要提供的3个参数： 配额路径：目录绝对路径。 配额容量：单位为MiB，表示用户在配额路径下所拥有文件和目录的最大存储量。 配额文件数：表示用户在配额路径下所拥有文件和目录的最大数量。 删除与查询配额 必须要提供的1个参数： 配额路径：目录的绝对路径。 FAQ 为什么添加目录配额失败？

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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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