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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交叉表 交叉表可以显示表中某个字段的汇总值，并对同类数据合并。其中一组列在表的左侧，另一组列在表的上部。行和列的交叉处可以对数据进行求和汇总计算。本文为您介绍如何为交叉表添加数据并配置样式。 约束限制 行表头用于生成左侧行，允许维度和度量。 列表头用于生成上方列，允许维度和度量。

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上传检验 功能介绍 校验媒资文件是否已存储于视频点播服务中。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1.0/{project_id}/asset/duplication

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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质量检验 产品检验 缺陷登记 故障现象登记 产品维修 产品报废 父主题： 质量管理

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扫描完成后，依据检验项及检验明细项进行检验，检验完毕后填写各检验明细项的检验结果；如果检验明细项的检验结果均为OK，则“综合判定结果”默认为OK；如果检验明细项需要登记不良，则选中“是否登记不良”中选择“是”，并在对应问题栏扫描包装条码/产品序列号，最后填写该条检验明细项的检验结果和综合判定结果。

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MD5检验 背景知识 文件在上传和下载的过程中，受网络影响可能出现损坏。通过MD5校验，可以验证上传或下载文档的正确性。 OBS Browser开启MD5校验会影响上传下载速度。本章节以上传文件为例介绍MD5校验功能。 桶中文件具有MD5信息，下载文件时才会做MD5校验。 操作步骤

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2所示的操作。 表2 检验结果项模板相关操作 操作 描述 编辑检验结果项模板 在“检验结果项模板”页面，单击待编辑的检验结果项模板记录“操作”列的“编辑”，根据实际情况修改检验结果项名称、检验结果项描述、检验项结果值等参数信息。 删除检验结果项模板 在“检验结果项模板”页面，单击

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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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检验结果和综合判定结果 检验项和明细项检验结果完成后，选择“综合判定结果”和上传照片，最后单击“保存检验”按钮即可。 图9 保存检验 完成OQC检验后，在Web-OQC检验报表页面中，可查看该检验的信息，单击该条检验单号后的“查看检验报告”，查看该次OQC检验的检验报告。 图10 查看检验报告 O

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在PDA端选择“IQC检验”功能（图2），进入“IQC检验”功能页面后，选择或输入检验单号。 图3 IQC检验 选择检验单号后显示该检验单关联的相关数据，如采购单、供应商信息、物料信息等，并显示该物料的AQL配置信息，单击“继续”，显示检验数量和检验明细项，依据要求的检验明细项进行检验，检验完成后填写各检验明细项的检验结果。

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产品检验 支持按质检单完成对产品的质检，记录质检信息。也支持对完成缺陷/故障维修的产品再次进行检验。 前提条件 已登录MBM Space，且拥有该菜单栏目的操作权限。 注意事项 已开工且已生成质检单的工单才能进行产品检验。 产品检验 在顶部导航栏中，选择“质量管理 > 质量检验 >

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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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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不可更改；如果有检验项的检验结果为NG，综合判定结果处可选择OK或NG。综合判定结果选择完毕后，上传照片，单击保存检验，完成首件检验。 图6 综合判定结果与保存检验 已经完成检验的检验单，可以在Web端“IPQC检验报表”中查看本次检验的检验报告。 图7 查看检验报告 场景2：首末检验-有SN

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检验软件包完整性 为了防止软件包在传递过程或存储期间被恶意篡改，下载软件包时需下载对应的数字签名文件用于完整性验证。 在软件包下载之后，请参考《OpenPGP签名验证指南》，对从Support网站下载的软件包进行PGP数字签名校验。如果校验失败，请不要使用该软件包，先联系技术支持工程师解决。

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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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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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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