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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查看项目详情 立项状态为“草稿”的项目，单击项目名称，进入修改项目页面，对项目进行修改，修改后可保存，也可提交立项。 立项状态为“审批中”的项目，单击项目名称，进入项目详情页面，可以查看项目详情，查看审批记录。立项提交人可以撤回项目立项，撤回后，状态变为“草稿”。 立项状态为“审批

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项目立项与变更 项目立项 进入任务协同，单击下方的“项目”页签，单击。 设置项目相关信息，单击“提交”。 带*的字段为必填项，不带*的字段可选择性的设置。 查看项目概览 单击要查看的项目，即可进入“项目概览”页面。在此页面可以查看项目的“关键角色”、“任务进展”等信息。 项目变更

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如何管理项目立项？ 用户可以在立项管理页面进行项目立项的管理，如新建、修改、删除项目等。 立项时，项目支持配置是否需要审批： 如果不需要审批，直接立项完成，立项状态为“审批通过”。 如果需要审批，根据配置的审批流程，进入审批，审批通过后，立项完成，立项状态变为“审批通过”。 管理立项

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项目立项与变更 项目立项 点击或。 设置“项目名称”、“类型”和“项目经理”，点击“提交”。 带*的字段为必填项，不带*的字段可选择性的设置。 立项成功后即可在主页面左侧看到已创建的项目。 查看项目概览 点击项目名称，进入“项目概览”页面。在此页面可以查看项目的“关键角色”、“任务进展”等信息。

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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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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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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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

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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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nytime均可学习； 便捷：无需部署、使用便捷，一键进入学习环境学习进度实时跟踪，维护省心； 动态：实训沙箱（系统镜像、软件版本）、课程资源跟随技术发展动态更新； CAD、CAE、EDA、MES等工具链的教育版及课程资源； 职业标准导向的认证体系，职业课程学习、认证，提供能力评价标准。

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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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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

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。 “立项基本信息”中展示的信息与立项时配置展示的信息相关；“立项审批”立项审批信息只可查看，不可编辑。 上传的附件信息，可以直接单击附件名称下载查看。 图3 编辑项目立项信息

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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Package tOward Next GEneration）是由北京大学高毅勤教授课题组与华为团队联合开发的新一代分子动力学模拟程序，具有高性能、模块化等特性，是一个完全自主研发的分子模拟软件库。基于高毅勤教授课题组和华为团队的技术支持，已经实现自由能微扰加速10倍以上。 父主题： 盘古辅助制药平台

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Package tOward Next GEneration）是由北京大学高毅勤教授课题组与华为团队联合开发的新一代分子动力学模拟程序，具有高性能、模块化等特性，是一个完全自主研发的分子模拟软件库。基于高毅勤教授课题组和华为团队的技术支持，已经实现自由能微扰加速10倍以上。 父主题： 用户指南（盘古辅助制药）

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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

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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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