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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云硬盘快照大小是如何计算的 首次创建的快照为全量快照，全量快照包含创建快照时间点前云硬盘上的所有数据（数据块）；后续创建的快照均为增量快照，增量快照仅存储较上一个快照有变化的数据块。 父主题： 云硬盘快照问题

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迁移对磁盘数量、大小是否有限制？ 不进行磁盘分区调整时， 主机迁移服务 磁盘要求： 目的端虚拟机的磁盘数量大于或等于源端的磁盘数量。 目的端每块磁盘空间都要大于或等于源端对应磁盘的空间。 选择调整磁盘分区时， 主机迁移 服务磁盘要求： 目的端虚拟机的磁盘数量大于或等于调整后的磁盘数量。

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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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实验对我课程学习有什么帮助？ 每个微认证的实验与课程相匹配，通过实验的实践操作与练习可以加深课程学习与理解，获得场景化的技能提升。 父主题： 微认证实验常见问题

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目标集群资源规划 CCE支持对集群资源进行自定义选择，以满足您的多种业务需求。表1中列举了集群的主要性能参数，并给出了本示例的规划值，您可根据业务的实际需求大小进行设置，建议与原集群性能配置保持相对一致。 集群创建成功后，表1中带“*”号的资源参数将不可更改，请谨慎选择。 表1 CCE集群规划

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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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更多设置：添加协同人 图7 添加协同人 协同人默认可以查看学习项目 协同人可对学习项目进行查询、任务分派、阅卷、编辑、报名设置、设置循环任务、自动分派的设置，具体允许协同人对该项目做如何设置取决于管理员是否勾选具体操作。 协同人对该项目进行分派时，分派的对象取决于协同人数据权限设置的选择范围

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如果有配置AIPP，无论静态AIPP还是动态AIPP，最终生成的Davinci模型的接收的图片的大小（即input_size）均会被Crop、Padding等操作影响。在模型推理阶段，OME会对传入的图片的大小进行校验，如果是动态AIPP，要求模型推理时传入的图片的大小小于等于动态AIPP配置的max_src_image_size大小；如

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如何对Hive表大小数据进行监控 问题 如何对Hive中的表大小数据进行监控？ 回答 当用户要对Hive表大小数据进行监控时，可以通过HDFS的精细化监控对指定表目录进行监控，从而到达监控指定表大小数据的目的。 前提条件 Hive、HDFS组件功能正常 HDFS精细化监控功能正常

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如何对Hive表大小数据进行监控 问题 如何对Hive中的表大小数据进行监控？ 回答 当用户要对Hive表大小数据进行监控时，可以通过HDFS的精细化监控对指定表目录进行监控，从而到达监控指定表大小数据的目的。 前提条件 Hive、HDFS组件功能正常 HDFS精细化监控功能正常

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图5 确定发布 调整阈值 训练好的模型可以通过调整阈值，影响机器人直接回答的准确率。阈值越高，机器人越严谨，对用户问的泛化能力越弱，识别准确率越高；阈值越低，机器人越开放，对用户问的泛化能力越强，识别准确率越低。 针对历史版本的模型，可以根据当前模型调节直接返回答案的阈值。 在“模

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怎样测试云硬盘的性能 操作须知 测试性能时，如果分区的初始磁柱编号是非4KiB对齐，则对性能影响较大，请先确保分区的初始磁柱编号已经4KiB对齐，再开始测试。 测试共享云硬盘性能时，必须满足以下要求： 共享云硬盘必须同时挂载至多台 云服务器 （ 弹性云服务器 或者 裸金属服务器 ）。 当共享

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硬盘 硬盘扩容概述 扩容硬盘容量 扩容硬盘分区和文件系统（Windows） 扩容硬盘分区和文件系统（Linux）

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设置分页大小 两台E CS 都需要做以下的配置，将分页大小设置为64G，也即65536M。 点击电脑左下角的图标，在出现的界面中右键点击“This PC”的“Properties”。 选择“Advanced system settings”，然后选择“Advanced”，点击“Per

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如果有配置AIPP，无论静态AIPP还是动态AIPP，最终生成的Davinci模型的接收的图片的大小（即input_size）均会被Crop、Padding等操作影响。在模型推理阶段，OME会对传入的图片的大小进行校验，如果是动态AIPP，要求模型推理时传入的图片的大小小于等于动态AIPP配置的max_src_image_size大小；如

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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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横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的作业，单击“执行”，系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成，在“历史作

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