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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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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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场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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OPS01-01 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

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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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教学课堂 新建课堂 章节管理 添加资料 添加作业 下发作业 添加直播 添加实验 下发实验 批改成绩 公布成绩 公布答案 在线邀请同学加入 复制课堂 归档课程 课堂数据导出 权限设置

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体验改进计划 本界面呈现体验改进计划，包含计划参与情况和体验改进计划详情。 计划参与管理 体验改进计划详情 父主题： 终端管理

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教学市场 购买课程 购买习题库 购买沙箱实验 购买实验节点

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查看具体内容。 进入到具体的章节之后，可以在资料模块完成知识的学习，在作业模块完成学习知识的自我检查。 单击左侧导航栏可以切换不同的学习内容。 预览 按钮，可以打开或关闭资料的全局预览。 全屏 按钮，可以最大化实现资料预览。 学习返回。 方案一：通过Classroom的导航链接进行返回（推荐此种方案）。

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教学应用部署 创建数据库用户 教务域需要创建2个数据库用户，分别如下 表1 创建数据库用户 序号 数据库用户 表空间 临时表空间 用途 备注 1 usr_jwbiz USR_JWBIZ_D USR_JWBIZ_TEMP 教务组件库 教务运行数据 2 USR_JWAPP USR_JWAPP_D

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信息通信技术推动传统教学与育人模式的变革。通过对传统教室空间的数字化改造，建设新型智慧教室与智慧学习空间，帮助院校构建下一代的融合式教学环境，从以教师为中心的教学模式向以学生为中心的学习模式转变，促进教学对象、教学内容、教学活动、教学工具、教学空间等教育教学全环节、全要素的有机融合。

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带学生做真实企业项目； 学生学习兴趣不高，动手意愿不足； 学生的学习情况要有数据记录、可评价。 通过本方案实现的业务效果： 青软创新集团数字化人才培养方案以数字化平台为基础创新实训教学模式，从实训入手探索新工科建设，可助力高校实现： 助力教师实践教学 实训指导文件——掌握实训实施过程，提高实践教学能力

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用户体验改进计划 用户体验改进计划的目的是为用户提供更稳定的产品和更优质的使用体验。为此，终端将在用户许可的情况下收集个人数据，包括：位置信息、网络信息、设备信息和应用信息。加入此计划前，建议用户仔细阅读用户体验改进计划的相关声明和《个人数据说明》。加入后，用户可随时主动退出用户体验改进计划。

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体验改进计划详情 体验改进计划详情用于呈现《用户体验改进计划服务声明》，主要向用户介绍本司提供用户体验改进计划的目的是为了打造超出用户期待的产品。以及告知用户体验信息收集方式的安全性、信息使用途径的合法性、加入或退出计划的自愿性。 父主题： 体验改进计划

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加入教学课堂 操作步骤 打开老师/好友提供的二维码或课堂链接。 课堂链接地址参考：https://classroom.devcloud.huaweicloud.com/joinclass/***** 如之前从未登录过Classroom，则需要登录。 单击“加入课堂”。 表示部分课

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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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域感知因子分解机是因子分解机的改进版本，因子分解机每个特征对其他域的隐向量都一致，而域感知因子分解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习

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、人员等方面。 制定改进措施：基于复盘的结果，制定具体的改进措施和行动计划。这些措施包括人、流程、技术等方面。确保这些措施是可行的、具体的，并且能够有效地解决问题。 实施改进措施：将制定的改进措施付诸实施，并监控其执行情况。确保所有相关人员都了解并遵守这些改进措施。 定期检视和更

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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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行高校实践教学改革 教研融入教学：借助拟教研平台工具进行高质量的教研活动一站式生成可匹配不同教学层次、不同定位的高校的教学资源，覆盖理实一体课、课程设计、综合实践、专业实习、毕业实习全实践教学场景。 专业建设和课程改革：通过实践教学平台进行不同方式的学习模式，为各院校补充更加贴合

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