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

查看更多 →

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

查看更多 →

构图。 单击画图上方“浏览”开关打开编辑功能。 右侧提供了画图需要的基础图元和各云服务图元。 左侧画图工具栏选择“自动画图”，拖动“子网”图元到画图，双击“子网”图元，选择区域、虚拟私有云和子网后单击开始分析，可以自动识别并画出该子网下的资源信息并按照逻辑架构分层。开通VPC流日

查看更多 →

单击画图上方“浏览”开关打开编辑功能。 右侧提供了画图需要的基础图元和各云服务图元。 左侧画图工具栏选择“自动画图”，拖动“子网”图元到画图，双击“子网”图元，选择区域、虚拟私有云和子网后单击开始分析，可以自动识别并画出该子网下的资源信息并按照逻辑架构分层。开通VPC流日志之后还可以绘制出各资源之间的关联关系。

查看更多 →

业务架构画图 左侧导航树选择“架构设计”进入架构设计页面。 点击左上角“新建业务架构”，需要填写架构名称，选择架构类型（对画图无影响），填写描述，选择部署情况（对画图无影响）。 “业务架构”列表中找到刚刚新建的业务架构图，鼠标放到架构图中央，单击“查看架构图”，进入架构图。 单击画图上方“浏览”开关打开编辑功能。

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

查看更多 →

应用场景 各高校软件工程专业在专业建设升级改造过程中，往往面临着以下挑战： 需要结合新工科理念改造升级传统软件工程专业； 将新兴技术融入人才培养与专业建设过程中； 产业项目实训案例不足； 教师缺乏真实产业项目的工程实践经验，不能独立带学生做真实企业项目； 学生学习兴趣不高，动手意愿不足；

查看更多 →

自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

查看更多 →

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

查看更多 →

左侧导航树选择“架构设计”。 点击“新建部署架构”创建架构图，创建好的部署架构图列表默认为卡片视图。需要填写架构名称，选择架构类型（对画图无影响），填写描述，选择部署情况（对画图无影响）。 父主题： 部署架构

查看更多 →

左侧导航树选择“架构设计”。 点击“新建业务架构”创建架构图，创建好的业务架构图列表默认为卡片视图。需要填写架构名称，选择架构类型（对画图无影响），填写描述，选择部署情况（对画图无影响）。 父主题： 业务架构

查看更多 →

PC应用程序和深度学习框架已经可以运行在P2vs实例上。 常规软件支持列表 P2vs型 云服务器 主要用于计算加速场景，例如深度学习训练、推理、科学计算、分子建模、地震分析等场景。应用软件如果使用到GPU的CUDA并行计算能力，可以使用P2vs型云 服务器 。 常用的软件支持列表如下：

查看更多 →

确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的服务器后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

查看更多 →

自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

查看更多 →

自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

查看更多 →

成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计，还提供了“自动学习白盒化”的能力，开放模型参数，实现模板化开发。很多资深的开发者说，希望有一款工具，可以自动生成模型，然后在这个基础上修改，这很像普通软件的模板化开发，在一个半成品的基础上调优，重新训练模型，提高开发效率。

查看更多 →