球范围内教学理念、教学方法、学习环境和教师与学生行为模式的深刻变革。当下，教育培训的改革已从内容供给的改革（在线课程）、教与学模式的改革、评价模式的改革以及课堂环节的改变（智慧教室建设）等几个方面全面铺开。课堂是教育的主战场，是人才培养的主渠道，目前的“课堂教学”环节却面临着诸多问题：

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建立持续学习和改进的文化 风险等级 高 关键策略 由于系统的独特性和复杂性，没有放之四海皆准的方案，为了达到卓越运营，需要不断改进这些最佳实践，并建立自己的最佳实践。所以，在所有最佳实践的第一条，就是在您的团队中培养持续学习和改进的文化。 而持续学习和改进需要鼓励团队沟通和共享，例

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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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添加内容单击即可添加所需要的资源类型，向下滑动时当前区域会吸顶显示，方便内容的添加与维护； 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。

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标准策略、极速策略和深度策略有哪些区别？ 漏洞管理服务提供支持以下3种网站扫描模式： “极速策略”：扫描的网站URL数量有限且漏洞管理服务会开启耗时较短的扫描插件进行扫描。 “深度策略”：扫描的网站URL数量不限且漏洞管理服务会开启所有的扫描插件进行耗时较长的遍历扫描。 “标准策

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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，为用户提供实验实训的统一入口和开箱即用的便捷使用方式，为培养数字人才提供学习底座； 课程资源：围绕工业软件和信息技术2大领域构建丰富的课程资源与项目案例，为人才培养提供重要媒介工具； 专业服务：面向高校院所根据专业建设及发展需要，在专业群建设、课程体系建设、师资团队建设、创新应

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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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操作步骤-手机端： 登录手机app，点击“我的”进入个人信息页面 图4 个人中心入口 点击“个人中心”并进入，在个人中心页面，点击“我的学习”后面的箭头，进入“我的学习”的 页面。 图5 个人中心页面（我的岗位、我的技能） 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入到课程详情页面。可

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在“特性目录”下的搜索框内，输入需要目标特性的关键字，单击。 目标特性将显示在特性目录下。 修改思维导图所属特性 在测试设计列表中，鼠标悬浮在思维导图所在行的勾选框前，当显示时，可以拖拽导图至左侧的“特性目录”，修改测试设计归属目录。 拖拽后的思维导图将显示在新归属的目录下。 用户

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工业软件人才培养咨询服务有哪些优势？ 华为云推出工业软件人才培养咨询服务，提供专家咨询，协助高校客户解决工业软件人才培养落地的问题，提供工业软件人才培养咨询服务，为高校客户量身定制工业软件人才培养建设方案，明确结合本地区的产业优势和学校的工业软件建设方向具体的实施路径。通过提供国

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鲲鹏师资培养服务 培训简介 面向高校老师提供鲲鹏计算体系课程、欧拉操作系统课程、Gauss DB课程的培训服务，提供配套的理论和实训课程，使老师了解对应领域的技术课程及实验，具备将课程素材植入已有课程的能力。 支持院校客户鲲鹏技术方向的专业内容建设，向客户提供鲲鹏技术的培训内容和实训案例素材。

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ts集成了深度学习和机器学习技术，同时ModelArts是一站式的 AI开发平台 ，从数据标注、算法开发、模型训练及部署，管理全周期的AI流程。直白点解释，ModelArts包含并支持DLS中的功能特性。当前，DLS服务已从华为云下线，深度学习技术相关的功能可以直接在ModelArt

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鲲鹏应用云上开发、高阶鲲鹏代码移植、鲲鹏应用发布、鲲鹏应用性能优化和鲲鹏应用开发实践等内容。 知识点 计算机系统介绍 20% 鲲鹏应用云上开发 9% 高阶鲲鹏代码移植 23% 鲲鹏应用发布 18% 鲲鹏应用性能优化 23% 鲲鹏应用开发实践 7% 推荐在线学习 HCIP-Kunpeng

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服务，完成线上学习和线下培训教学的有机结合，使教师、学生充分享受到随时随地访问学习和教学云化、移动化的便利，为校园的管理和人才的培养注入强大的推动力。 应用场景 实验教学场景 客户痛点： 一次性购买大量设备，建设成本高，前期投入大； 实验室需要安排人员专门维护设备，维护成本高； 用户容量扩容不灵活，升级过程繁琐；

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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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本文使用ModelArts上的NPU Snt9B 裸金属服务器 以及其提供的昇腾镜像EulerOS-2.10-Arm-rc3-64bit-for-Snt9B-BareMetal-with-CANN7.0.RC1，具体镜像环境可参考NPU Snt9B裸金属 服务器 支持的镜像详情。该Snt9B资源中的Python环境为3

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adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl：Follow

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从当前业务及应用架构角度评估容器化改造的难度，并输入总体的业务容器化方案。 结合企业已有研发与交付流程，设计容器化DevOps的总体方案。 帮助客户在缺少容器系统设计经验的情况下，高效地完成容器系统总体方案设计。同时在过程中培养客户自己的设计人员，传授设计思维，减少学习成本和时间。 系统开发指导 容器应用开发指导

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例取决于数据集的大小和质量，以及模型的复杂度和训练时间等因素。较小的测试数据比例可能导致过拟合，而过大的比例则可能导致欠拟合。因此，选择适当的测试数据比例对于训练出准确可靠的机器学习模型非常重要。 任务配置 资源池 选择执行任务的资源池，在下拉列表可以看到各资源池的可用卡数，根据实际情况选择。

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