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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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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Atlas 500 Device侧CPU使用的是Ascend 310芯片内的Arm Cortex-A55 CPU。Arm Cortex-A55 CPU是Armv8-a架构的64位CPU。Atlas500没有可以在Arm Cortex-A55 CPU上运行的编译工具，编译程序时，先在x86平台上进行交叉编译，需要将编译后的软件拷贝到Atla

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Atlas 500 Host侧CPU使用的是Hi3559A，Hi3559A是Armv8-a架构的64位CPU。由于Atlas 500没有可以在Hi3559A上运行的编译工具，编译程序时，需要先在x86平台上进行交叉编译，再将编译后的软件拷贝到Atlas 500上的Hi3559A上运行。Atlas 500 Host软件开发编译工具链位于At

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使用可信分布式身份TDIS之前，无需购买区块链和安装区块链服务，单击开通并申请免费套餐包后即可使用。 购买方式 计费说明 04 使用 可信分布式身份服务提供凭证模板管理、链下凭证签发、秘钥托管等扩展功能组件，帮助用户基于分布式身份快速构建应用，无须购买和管理区块链资源。 常用操作 开通服务 申请套餐包

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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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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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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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管理，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过“

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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工具 SQL诊断 SQL探针 表诊断 智能分布列推荐 父主题： 数据库监控（DMS）

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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模型建立完成后，使用已经保存好的模型和餐厅预测数据，可以预测销售额。 在算链页签的预置算链目录下， 双击打开销售销量预测， 如图9所示。 图9 销售销量预测 单击导航栏运行算链。运行过程需要几分钟，请耐心等待。当所有节点都变为绿色，表示算链运行成功，如图10所示。 图10 预测算链运行成功 右键单击“模型应用”节点，选择“展示运行结果”，查看预测结果。

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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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工业数据处理基础工具链专题设计 数据湖 治理平台设计 工业数据资产库设计 父主题： 行业知识中心方案设计

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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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ModelArts的产品形态包含以下几种： ModelArts Standard：面向AI开发全流程，构建端到端的模型生产工具链，实现高效、易用的AI开发、训练和推理。提供数据管理、模型开发与训练、推理部署、开发工具链等功能，实现AI全流程生命周期管理。 ModelArts Lite：包含弹性裸金属和弹性集群

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等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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