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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二层连接 创建二层连接 查看二层连接 修改二层连接 删除二层连接

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OUTER JOIN：根据左表与右表的所有记录进行匹配，没有匹配值的记录返回NULL。 注意事项 所要进行JOIN连接的表必须是已经存在的表，否则会出错。 示例 利用全外连接可以将两张表中的所有记录返回，没有匹配值的左表及右表记录将返回NULL。 1 2 SELECT student_info

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OUTER JOIN：根据左表与右表的所有记录进行匹配，没有匹配值的记录返回NULL。 注意事项 所要进行JOIN连接的表必须是已经存在的表，否则会出错。 示例 利用全外连接可以将两张表中的所有记录返回，没有匹配值的左表及右表记录将返回NULL。 1 2 SELECT student_info

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查看二层连接 操作场景 本章节指导用户查看二层连接的基本信息和连接拓扑，包括本端和远端二层连接子网、本端和远端隧道IP地址以及连通性等信息。 操作步骤 登录管理控制台。 在管理控制台左上角单击，选择区域和项目。 在系统首页，选择“网络>企业交换机”。 进入企业交换机页面。 单击目标企业交换机名称。

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在企业交换机详情页面下方，找到待修改名称的二层连接。 根据界面提示，单击二层连接名称旁的，输入对应的信息。 单击，完成信息修改。 父主题： 二层连接

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删除二层连接 操作场景 本章节指导用户删除二层连接，二层连接创建后，如果您不再需要使用该二层连接，则可以删除该二层连接。 约束与限制 待删除的二层连接不能处于中间状态，例如“创建中”。 操作步骤 登录管理控制台。 在管理控制台左上角单击，选择区域和项目。 在系统首页，选择“网络>企业交换机”。

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创建二层连接 操作场景 企业交换机购买完成后，您还需要创建二层连接，建立本端二层连接子网和远端VXLAN交换机之间的二层网络通信。本章节指导用户创建二层连接。 约束与限制 一个二层连接可以连通一对本端和远端二层连接子网，一个企业交换机最多支持建立6个二层连接，即同时连接6对二层连接子网。

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步骤三：创建二层连接 操作场景 企业交换机购买完成后，您还需要创建二层连接，建立本端二层连接子网和远端VXLAN交换机之间的二层网络通信。本章节指导用户创建二层连接。 约束与限制 一个二层连接可以连通一对本端和远端二层连接子网，一个企业交换机最多支持建立6个二层连接，即同时连接6对二层连接子网。

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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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生成用户的兴趣标签，提供离线、近线、在线三层计算，完成千人千面的个性化媒资推荐。 场景优势 可以实现7*24小时，智能学习用户行为，构建兴趣模型。 兴趣文章命中率高，用户粘性增强，PV增幅明显。 减少人工运营规则的摄入，减低人力成本。 全流程自动化，批/流训练结合，稳定可靠。 图2

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支持训练过程多个GPU运行指标监控 支持在线模型评估，在不进行模型发布的前提下直接查看模型解译的效果，支持上传文件、WMTS和WMS图层进行模型评估。 集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上

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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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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 8%

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管理等功能，基于机器学习算法及强化学习的模型训练自动超参调优，如learning rate、batch size等自动的调参策略；预置和调优常用模型，简化模型开发和全流程训练管理。 当前大多数开发者开发模型时，为了满足精度需求，模型通常达到几十层，甚至上百层，参数规模达到百兆甚至

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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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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每阶特征交互所选择的group数量，数量需对应最大交互阶数。默认10,60,80。 特征交互层惩罚项系数 特征交互层输出值的惩罚项系数，用来防止过拟合。默认0.0001,0.0001,0.0001。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中

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