0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 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

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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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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CloudPond对网络的要求是怎样的？ 用户使用CloudPond，在EIP地址、网络设备和链路等方面有一定的要求，请您参考部署要求中的“网络要求”进行详细了解。 父主题： 网络连接

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使用DES磁盘方式对磁盘有什么要求？ 一个服务单最多支持12块磁盘，且一块磁盘只包含一个分区。 当前支持的磁盘规格：SATA 2.5英寸、SATA 3.5英寸和SAS 3.5英寸。 当前支持的磁盘接口类型：USB2.0、USB3.0、SATA、SAS。 当前支持的文件系统类型有：EXT2

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WeLink 或Ideashare投影时，对网络有无要求？ 在使用投屏软件投屏时，PC、手机和企业智慧屏需要要处在同一个局域网内（三层网络互通）；Ideashare无线投屏器无需连接网络。 父主题： 投屏

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2*10GE + SDI卡 本地存储型 系统盘和数据盘均使用本地磁盘，针对数据量大，对计算性能、稳定性、实时性等要求很高的业务场景，如大数据、分布式缓存等。 表2 本地存储型规格详情 规格名称/ID CPU 内存 本地磁盘 扩展配置 physical.d2.tiny 2*10 Core

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复用隐私求交作业中的结果 （可选步骤）进行特征选择，此步骤要求数据已经对齐，即两方数据集每一行的数据都是一一对应的。 单击数据集按钮切换数据集，勾选特征作为模型训练的指定特征，选择分箱方式后单击“启动分箱和IV计算”，计算得到所选特征对标签的影响程度。计算完成后，单击特征行的可以展开图表形式的分箱woe值。

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硬件要求 根据互动教学平台服务智慧教室功能性拓展，满足教室录播、外接摄像机、AV集成等需求，推荐硬件： 老师屏：ideaHub Pro 86寸、OPS硬件配置：i7十代CPU、16G内存、256G SSD。 学生屏：ideaHub Edu 86/65寸、OPS硬件配置：i5八代CPU、8G内存、128G

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部署要求 本章节描述CloudPond部署要求（包括场地要求和网络要求），请参考每项要求初步评估您的本地数据中心是否适合安装CloudPond设备。 如发现不满足的情况，您可以先进行线上注册边缘小站和提交订单，随后由华为云技术支持团队与您联系沟通场地工勘事宜，您再进行相应整改即可。

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HiLens Kit USB接口对挂载存储有什么要求？ HiLens Kit支持挂载SD卡、U盘、移动硬盘，最大支持2T，且磁盘格式ext4。 Hilens Kit USB接口当前只支持接linux UVC协议的USB免驱摄像头，不支持键盘、鼠标。 父主题： HiLens Kit硬件操作

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全球SIM联接 服务对模组是否有要求？ 传统实体卡无模组使用限制。 父主题： 使用限制

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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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Online，单击“创建实例”。 如果提示未开通则根据提示跳转至开通页面完成服务开通。 进入“基础配置”页面，选择Python技术栈，CPU架构选择X86计算，CPU/内存选择2U4G，单击“下一步”。 进入“工程配置”页面，选择不创建工程，然后单击“确定”，完成实例创建。 安装TensorFlow

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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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有些应用对CPU敏感，CPU敏感型应用有如下特点。 对CPU throttling 敏感 对上下文切换敏感 对处理器缓存未命中敏感 对跨Socket内存访问敏感 期望运行在同一物理CPU的超线程 如果您的应用有以上其中一个特点，可以利用Kubernetes中提供的CPU管理策略为

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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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时，工作负载可能会迁移到不同的 CPU 核。许多应用对这种迁移不敏感，因此无需任何干预即可正常工作。有些应用对CPU敏感，对于CPU敏感型应用，您可以利用Kubernetes中提供的CPU管理策略为应用分配独占核，提升应用性能，减少应用的调度延迟。 CPU管理策略 增强型CPU管理策略 增强型CPU管理策

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CPU管控 GS_263200040 错误码： Cgroup failed to attach (tid %d) into "%s" group: %s(%d). 解决方案：请确认控制组%s的路径是否已被更改或删除了。 level： WARNING 父主题： WLM

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