介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作 本培训为线下面授形式，培训标准时长为6天，每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收，客户以官网

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开发过程 订购资产 创建应用 开发应用 测试应用 发布应用 集成到ISDP+ Mobile 父主题： 移动端开发全流程

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排查过程 方案一：工具溯源排查 方案二：DOS系统命令排查 Windows主机安全加固建议 父主题： 主机安全排查（Windows操作系统）

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driver和virtio驱动。 将待优化的Windows私有镜像创建为 云服务器 ，并开机登录该云 服务器 。 在云服务器云服务器上安装最新版本PV driver。 具体操作请参见安装PV driver。 安装在KVM虚拟化资源池创建云服务器所需的virtio驱动。 具体操作请参见安装virtio驱动。

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存储过程 商业规则和业务逻辑可以通过程序存储在 GaussDB 中，这个程序就是存储过程。 存储过程是SQL、PL/SQL和Java语句的组合。存储过程使执行商业规则的代码可以从应用程序中移动到数据库。从而，代码存储一次能够被多个程序使用。 存储过程的创建及调用办法请参考CREATE

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存储过程 存储过程 数据类型 数据类型转换 声明语法 基本语句 动态语句 控制语句 事务语句 其他语句 游标 高级包 Retry管理 调试

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需要“授予”或“撤销”的权限。 在“SQL预览”页签，可以查看根据以上输入自动生成的SQL查询。如发现有不符合预期，可返回上一步修改，直至符合预期。 单击“完成”。 调试函数/过程 断点用于暂停其所在行中的PL/SQL程序的执行，可用断点控制执行并调试过程。设置并启用断点后，PL

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开发过程 订购资产 创建应用 开发应用 测试应用 发布应用 集成到ISDP+平台 父主题： 应用开发全流程

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开发过程 订购资产 导入项目包 开发大屏 测试大屏 发布大屏 集成到ISDP+平台 父主题： 大屏开发全流程

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安装过程 解压AICC_***_OpenEye.zip后，双击OpenEyeSetup.exe。 图1 选择安装语言 单击“OK”。 图2 安装向导 点击“下一步”。 图3 安装位置选择 点击“安装”，安装完成后显示下图。 图4 安装结果 点击“完成”，在操作系统的启动项中，新增安装信息。

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过程检查模块 模块介绍 图1 过程检测模块菜单 审核管理：可以添加审核员进行审核管理，制作审核计划，管理审核过程中的所有订单，查看所有审核措施详细信息。 图2 审核管理 供应商评估：供应商材料客观与主观自动每月生成评估分析报告，辅助评定供应商等级。 图3 供应商评估 质量追溯：透

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nologin的用户没有登录权限，此处需重点查看存在登录权限的用户。 根据主机登录日志文件，查看异常登录记录。 查询命令：cat +文件名（如 secure）|grep Acc|grep +用户名（如oracle） 根据成功日志寻找登录主机的习惯时间，需关注与木马植入相近的时间。 根

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存储过程 存储过程 数据类型 数据类型转换 数组和record 声明语法 基本语句 动态语句 控制语句 事务语句 其他语句 游标 高级包 Retry管理 调试

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存储过程 商业规则和业务逻辑可以通过程序存储在GaussDB中，这个程序就是存储过程。 存储过程是SQL、PL/SQL、Java语句的组合。存储过程使执行商业规则的代码可以从应用程序中移动到数据库。从而，代码存储一次能够被多个程序使用。 存储过程的创建及调用办法请参考CREATE

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存储过程 商业规则和业务逻辑可以通过程序存储在GaussDB中，这个程序就是存储过程。 存储过程是SQL和PL/SQL的组合。存储过程使执行商业规则的代码可以从应用程序中移动到数据库。从而，代码存储一次能够被多个程序使用。 存储过程的创建及调用办法请参考CREATE PROCEDURE。

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存储过程 商业规则和业务逻辑可以通过程序存储在GaussDB中，这个程序就是存储过程。 存储过程是SQL和PL/SQL的组合。存储过程使执行商业规则的代码可以从应用程序中移动到数据库。从而，代码存储一次能够被多个程序使用。 存储过程的创建及调用办法请参考CREATE PROCEDURE。

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存储过程 商业规则和业务逻辑可以通过程序存储在GaussDB中，这个程序就是存储过程。 存储过程是SQL和PL/SQL的组合。存储过程使执行商业规则的代码可以从应用程序中移动到数据库。从而，代码存储一次能够被多个程序使用。 存储过程的创建及调用办法请参考CREATE PROCEDURE。

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格”，通过训练部署模型，实现产品的质检。 物体检测 物体检测项目，是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片，用合适的框标注物体作为训练集，进行训练输出模型。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体的计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。 预测分析 预测分析项目

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。 M

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如，图像分类、物体检测等等。不同的项目对数据的要求，使用的AI开发手段也是不一样的。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。 按照确定的分析目的，有目的性的收集、整合相关数据，数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获取数据的真实可靠性。而事实上，不能一次性将

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训练指标和中间结果可视化 图16 训练过程资源监控 支持多机多卡环境下的模型分布式训练，大幅度提升模型训练的速度，满足海量样本数据加速训练的需求。 图17 支持训练过程多个GPU运行指标监控 支持在线模型评估，在不进行模型发布的前提下直接查看模型解译的效果，支持上传文件、WMTS和WMS图层进行模型评估。

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