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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基础知识 边缘算法 边缘算法表示算法模型下发到边缘节点的客户设备中，在客户设备中执行算法分析任务，视频流数据不需要提供到华为云上。 云上算法 云上算法表示视频流数据需要上传到华为云，在华为云上进行算法分析。 边缘算法与云上算法的区别 表1 边缘算法与云上算法的差异点 算法分类 算法功能

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基础知识 边缘算法 边缘算法表示算法模型下发到边缘节点的客户设备中，在客户设备中执行算法分析任务，视频流数据不需要提供到华为云上。 云上算法 云上算法表示视频流数据需要上传到华为云，在华为云上进行算法分析。 边缘算法与云上算法的区别 表1 边缘算法与云上算法的差异点 算法分类 算法功能

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基础知识 知识图谱 知识图谱是结构化的语义知识库，用于迅速描述物理世界中的概念及其相互关系。知识图谱的基本单位是“实体（Entity）-关系（Relationship）-实体（Entity）”构成的三元组。例如社交网络图谱里，我们既可以有“人”的实体，也可以包含“公司”实体。 概念

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基础知识 AI开发基本流程介绍 AI开发基本概念 ModelArts中常用概念 数据管理 开发环境 模型训练 模型部署 自动学习

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600/1000 200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、语音识别、 机器翻译 编程实验

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创建应用视频讲解 通过一个简单的操作视频，向您介绍如何创建一个简易的请假应用，帮助您快速熟悉使用AstroFlow创建应用的过程。本视频主要针对员工请假场景，即员工在请假前需要提交一个请假申请审批的流程，员工提交请假申请后，主管处理审批或拒绝提交人申请，同时将审批结果告知HR。 Your

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创建流程视频讲解 流程用于实现业务数据的自动化处理和自动流转。在AstroFlow中，一条流程由1个触发器和N个动作节点组成。其中，触发器（触发节点）是工作流能否启动的开关，满足了触发器的条件才能启动流程。动作节点是流程中自动执行的操作，流程中需要进行的数据操作、通知、审批等任务

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Notebook开发深度学习模型

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WAF基础知识 本章节为您罗列了WAF入门级的常见问题。 Web应用防火墙 是硬防火墙还是软防火墙？ Web应用防火墙是软防火墙。当您购买WAF后，只需要将 域名 接入WAF，就可以使用WAF防护功能。 有关域名接入WAF的详细操作，请参见添加防护域名。 接入WAF对现有业务和 服务器 运行有影响吗？

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存储基础知识 Volume（卷） 容器中的文件在磁盘上是临时存放的，这给容器中运行的较重要的应用程序带来如下两个问题： 当容器重建时，容器中的文件将会丢失。 当在一个Pod中同时运行多个容器时，容器间需要共享文件。 Kubernetes抽象出了Volume（卷）来解决以上两个问题

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容器引擎基础知识 容器引擎（Docker）是一个开源的引擎，可以轻松的为任何应用创建一个轻量级的、可移植的、自给自足的容器。 安装前的准备工作 在安装容器引擎前，请了解容器引擎的基础知识，具体请参见Docker Documentation。 选择容器引擎的版本 容器引擎几乎支持在

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建议您学习并了解如下信息： 基础知识了解 通过CloudTable产品功能章节的内容，了解CloudTable相关的基础知识，包含CloudTable各组件的基本原理和场景介绍，以及CloudTable服务的特有概念和功能的详细介绍。 入门使用 您可以参考《快速入门》学习并上手使

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本课程主要针对openEuler操作系统工程师在基础运维工作，以文件共享服务器的搭建和运维为案例，讲解openEuler操作系统的基础知识，并培养基础运维操作能力。通过该课程的学习，能掌握openEuler操作系统的基础操作、用户和权限管理、网络管理、文件及存储管理、软件管理、进

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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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创建表单视频讲解 通过一个两分钟的操作视频，向您介绍如何在AstroFlow表单设计器中，通过拖拉拽的方式，快速创建一个表单。 Your browser does not support video tags. 父主题： 表单管理

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如果您是首次使用ModelArts的用户，建议您学习并了解如下信息： 基础知识了解 通过基础知识章节的内容，了解ModelArts相关的基础知识，包含AI开发的基础流程、AI开发的基础概念，以及ModelArts服务的特有概念和功能的详细介绍。 入门使用 《快速入门》提供了样例的详细操作指导，帮助用户学习并上手使用ModelArts

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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通

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