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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search paths路径是否正确，确保文件加载成功。 图4 检查文件是否加载成功 在“info.plist”文件中增加摄像头和麦克风权限。 图5 摄像头和麦克风权限 在“info.plist”文件中添加ATS。 图6 添加ATS 使用XCODE连接iPhone，编译工程，若界面提示“Build

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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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IOS接口参考 概述 变更记录 接口参考 附录 父主题： IOS SDK

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iOS SDK 一句话识别 实时语音识别 连续模式

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iOS SDK 如何用#import"xxx.h"导入iOS SDK中的文件 实现通知方法不生效 iOS导入AFNetworking报错 如何申请iOS证书 父主题： 常见问题

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iOS SDK 概述 快速入门 典型场景 接口参考 通知参考 错误码参考 版本更新内容 SDK隐私声明 SDK合规使用指南 修订记录

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周期约6个月，无法快速生成模型。 同时需要投入1至2名算法专家进行数据清洗、特征分析、模型选择和验证等工作，模型开发成本高。 学件概念 学件可以重用已有学件进行开发，不必从头开发。 学件（Learnware）= 模型（model）+ 规约（specification） 其中，规约

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iOS应用集成 概述 修订记录 业务开发 Scheme参考

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IOS SDK 概述 变更记录 快速入门 典型场景 常见问题 IOS接口参考 错误码参考

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简化基于容器的应用程序部署和管理，您可以在CCE中方便的创建Kubernetes集群、部署您的容器化应用，以及方便的管理和维护。 volcano插件：Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而K

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园区e码通 智学伴云课堂 星空应用管家 蜂巢工业诊断云 Putallin网络协同平台 家半径 返校答疑 外勤签到 问鼎云学习 企业虚拟助手 ICT学堂企业版 上上签电子签约 TOPTHINK工业平台 企跑线 掌上报销 业务审批 致远云表单 论育智慧教育 疫情看板 知学云学习培训 微茗机加工协同智造管理系统

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search paths路径是否正确，确保文件加载成功。 图4 检查文件是否加载成功 在“info.plist”文件中增加摄像头和麦克风权限。 图5 摄像头和麦克风权限 在“info.plist”文件中添加ATS。 图6 添加ATS 使用XCODE连接iPhone，编译工程，若界面提示“Build

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跑通iOS Demo 本小节描述如何快速编译并运行客户端SDK的iOS Demo。 环境要求 在iOS Demo的编译运行过程中请满足如下环境要求。 表1 环境要求 环境和工具名称 版本要求 说明 操作系统 Mac OSX High Sierra 10.14.4及以上 Xcode对Mac系统要求，推荐版本10

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Volcano调度概述 Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性，提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力。 Volcano

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iOS/macOS SDK 开发前准备 SDK使用 基本使用逻辑 接口参考 常见问题 修订记录

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在操作系统中执行以下命令采集数据： iostat -x -t 1 1 其中： “avgqu-sz”为磁盘队列深度。 “r/s”和“w/s”之和为“iops”。 “rkB/s”和“wkB/s”之和为带宽。 “%util”为“ioutil”。 MRS 3.1.0版本： 在操作系统中执行iostat

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“avgqu-sz”为磁盘队列深度。 “r/s”和“w/s”之和为“iops”。 “rkB/s”和“wkB/s”之和为带宽。 “%util”为“ioutil”。 svctm的计算方法为： svctm = (tot_ticks_new - tot_ticks_old) / (rd_ios_new +

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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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