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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选择“iDME设计服务”，展示应用管理页签。 根据实际需求，执行单个应用删除或批量应用删除操作。 删除单个应用：找到待删除的应用，在其后单击“删除”。 图2 删除单个应用 批量删除应用：勾选待删除的应用，在应用列表上方单击“删除”。 图3 批量删除应用 在弹出的提示框中，根据提示输入指令，单击“确定”。

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日常操作 您可以参考如下文档使用安全重保解决方案。 表1 参考文档 子服务 手册名称 文档内容简介 文档获取 边界防护与响应服务 用户指南 介绍如何使用边界防护与响应服务。 用户指南 漏洞扫描服务 用户指南 介绍如何使用漏洞扫描服务。 用户指南 终端防护与响应服务 用户指南 介绍如何使用终端防护与响应服务

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日常操作 上架设备 自动上架设备 下架设备 移动设备 父主题： 运营管理

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日常操作 完成快速配置后， 您可以参考如下文档正常使用等保合规解决方案。 表1 参考文档 子服务 手册名称 文档内容简介 文档获取 边界防护与响应服务 用户指南 介绍如何使用边界防护与响应服务。 用户指南 漏洞扫描服务 用户指南 介绍如何使用漏洞扫描服务。 用户指南 云日志审计服务

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日常操作 您可以参考如下文档使用安全办公园区解决方案。 表1 参考文档 子服务 手册名称 文档内容简介 文档获取 云管理网络 用户指南 介绍如何使用云管理网络。 《网络运维》 终端防护与响应服务 用户指南 介绍如何使用终端防护与响应服务。 《用户指南》 父主题： 部署指南

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日常操作 您可以参考如下文档使用防勒索解决方案。 表1 参考文档 子服务 手册名称 文档内容简介 文档获取 边界防护与响应服务 用户指南 介绍如何使用边界防护与响应服务。 用户指南 终端防护与响应服务 用户指南 介绍如何使用终端防护与响应服务。 用户指南 漏洞扫描服务 用户指南 介绍如何使用漏洞扫描服务。

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网络日常操作 安全分支场景下，分支网络部署成功后，可以在云端进行网络集中化管理，还可以基于多种智能算法和大数据技术实现网络高效运维。 包括网络大屏展示、设备上报数据等，详细的运维操作指导请参见云管理网络的《网络运维》。 父主题： 常见维护操作

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如何添加新应用到日常办公？ 登录 WeLink ，点击“业务”，点击“日常办公”的“更多”，点击“编辑”，点击应用右上角的“+”，可将应用添加到日常办公。 父主题： 应用

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日常备份及策略 备份任务 备份频率 备份策略 保留策略 用户数据 每天 全量 30天 每天对用户数据做全量备份，保存30天，超期自动清理。 父主题： 运维支持

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服务实例日常操作 查看实例信息 查看监控信息 查看服务实例日志 升级服务实例 变更实例规格 修改配置参数（可选） 执行实例运维动作（可选）

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安全日常操作 安全分支场景下，华为乾坤提供了一系列安全服务，如边界防护与响应服务、终端防护与响应服务、威胁信息服务和云日志审计服务。此类服务提供了诸多识别威胁、阻断威胁的能力，详细的操作指导请参见表 安全服务操作。 表1 安全服务操作 安全服务 操作描述 文档参考 边界防护与响应服务

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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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日常管理数字主线引擎 操作场景 在数字主线引擎运行服务日常管理中，用户需要对已有的服务进行一些日常管理操作，如修改服务名称、管理服务标签等。 修改服务名称 数字主线引擎创建成功后，支持用户对服务显示名称进行修改。 登录iDME控制台。 在左侧导航栏中，单击“数字主线引擎”，进入数字主线引擎页面。

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在标签列表中找到需要删除的标签，单击“删除”。 在弹出的窗口中，根据提示输入指令，单击“确定”。 刷新应用状态 当应用状态处在应用运行中、应用部署中、应用部署异常、应用卸载异常、应用运行异常时，您可执行刷新操作更新应用状态。 登录iDME控制台。 在左侧导航栏中，单击“数据建模引擎”，进入数据建模引擎页面。

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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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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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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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