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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后，单击Title可以新建一个窗口。 文本样式 字体：设置标题的字体。 字号：设置标题的字号。 文本间距：设置标题的文本间距 颜色：设置标题的字体颜色。 字体粗细：设置标题的字体粗细。 对齐方式：设置标题的对齐方式，可以设置为左侧、右侧、水平居中。 数据 上图中的示例数据如下： [

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标题 标题组件用于展示页面标题。 在表单开发页面，从“基础组件”中，拖拽“标题”组件至表单设计区域，如图1。 图1 标题 属性 标题加粗：是否打开开关，默认关闭状态。 字段状态：指成员在访问表单时，对该字段的可见、可编辑权限。 隐藏：勾选后，页面上会隐藏该字段。 标题内容：在页面展示的标题名称，支持中英文。

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标题 标题组件用于展示页面标题。 在表单开发页面，从“通用组件”中，拖拽“标题”组件至表单设计区域，如图1。 图1 标题 显示名称：页面标题内容，可以设置为中文，也可以设置为英文。 标题大小：设置标题的大小。 标题位置：设置标题的位置。 字体颜色：设置标题的字体和颜色。 行数：标题占页面的行数。

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选数据。 大屏A中创建单选下拉框、标题组件，标题携带下拉框中选择的过滤条件，跳转到大屏B。 下拉框：字段设置，选项/维度选择“region”。控件变量设置如图所示。 图3 设置控件变量 标题：在标题的“样式 > 文本样式 > 文本设置”设置标题显示名称“区域”。 大屏B中创建柱状

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标题 标题是文本组件的一种，用于展示大屏的各类标题，可展现大、中、小等类型的标题，并可通过拼搭进行组合使用。 在大屏设计页面，从“全部组件 > 文本”中，拖拽“标题”组件至画布空白区域，如图1。 图1 标题 图2 边距样式说明 卡片 卡片是指包裹图表组件的外层架构，可以理解为组件

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发布文章 管理员可撰写新文章，推送给客户端企业用户。 在“知识”下拉菜单选择“知识”，进入 知识管理 界面。单击“公告”> “文章列表”，在文章列表界面，单击 “发布文章”。 编写图文式文章 设置文章模式，标题，发布者，正文（或单击直接插入音视频），属于哪类“公告”，文章分类，密级，和封面等信息。

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文章分类 管理文章的分类，管理员可添加、编辑、删除文章分类。 在“知识”下拉菜单选择“知识”，进入知识管理界面。 单击“公告”>“文章分类”，单击“添加分类”。输入内容后单击“确定”，完成添加。 单击“添加子分类”，还可添加二级分类，更好管理企业知识内容。 父主题： 公告

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布时间等信息。 图2 设置文章信息 在“文章>添加文章>搜索优化”页面中，可对文章浏览标题、文章详情页关键词等填写。 图3 文章搜索优化 单击“保存”后即添加完成。 后台管理文章 在“文章>管理文章”中，可对文章进行添加、删除和修改。 添加文章：增加文章内容。 批量导入：支持通过zip包、公众号两种方式批量导入文章。

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一键智能原创 文章摘要AI提取 “效果”添加文章后，可通过“文章摘要AI提取”功能，一键生成“文章摘要”，提高文章摘要的质量，从而加快百度对文章的收录。 添加文章后单击“高级”设置。 单击“摘要AI提取”，即可自动生成文章摘要。 图7 摘要AI提取 文章关键词AI提取 “效果”添加

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面中“添加插件-文章-文章详情”。 在文章列表所在的页面设置详情链接。 多终端独立版站点如何批量导入文章？ 在建站管理后台，选择“文章>文章管理”。 在“文章>添加文章”中先添加一篇完整的文章，单击“保存”。 图6 添加文章 在“文章>文章管理”中选择刚导入的文章，单击“导出选择项”导出文章数据。

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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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配置。 隐藏：设置为隐藏后，页面上会隐藏该字段。 样式：设置分段标题的显示样式。 图2 选择分段标题样式 标题大小：设置分段标题的大小，如大、中和小。 标题颜色：设置分段标题内容的显示颜色。 背景颜色：设置分段标题样式的背景颜色。 父主题： 表单样式布局组件介绍

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提取方法 选择要提取的代码，然后单击装订线中的灯泡图标，或按“Alt+Enter”键查看可用的重构。源代码片段可以提取到新方法中，也可以提取到不同范围的新函数中。在提取重构期间，系统将提示您提供有意义的名称。 父主题： 重构操作

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Interface对话框中，提供提取接口的名称和包，选择要提取的类成员。在JavaDoc选项中，选择是将JavaDoc注释移动或复制到提取的接口，还是保持原样。 单击Refactor以应用重构。 示例 例如，让我们基于提取ExtractImpl类的print方法创建一个新的提取ImplInterface接口。

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Delegate对话框中，提供重构参数。 提供提取类的名称、包和目标目录。 选中Create nested class复选框以在当前类中创建新类。 选中Generate accessors复选框，为提取的字段生成getter方法。 选中Extract as enum复选框，将提取的类创建为枚举类。如果源类包含静态最终字段static

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文章列表 所有公告文章的列表。包括推荐的和未推荐的。 单击“公告”> “文章列表”。管理员可搜索、编辑和删除文章，还可单击“小微推送”，可一键分享小微，通过小微向员工推送文章内容。所有推荐的文章会显示在手机端“知识”模块的“推荐”页签。 父主题： 公告

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分段标题 分段标题为样式型组件，用于对页面中内容进行分隔。 在左侧组件区域，选择“分段标题”组件，并拖拽至设计区域，如图1所示。 图1 拖拽分段标题组件到设计区并设置属性 基础配置： 标题：设置分段标题的内容，最多支持输入32个字符。 样式：设置分段标题的显示样式。 图2 选择分段标题显示样式

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无监督领域知识数据量无法支持增量预训练，如何进行模型学习 一般来说，建议采用增量预训练的方式让模型学习领域知识，但预训练对数据量的要求较大，如果您的无监督文档量级过小，达不到预训练要求，您可以通过一些手段将其转换为有监督数据，再将转换后的领域知识与目标任务数据混合，使用微调的方式让模型学习。 这里提供了一些将无

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提取/引入重构 简介 引入变量 引入参数 引入字段 引入常量 提取方法 提取接口 提取超类 提取委托 引入功能参数 引入功能变量 提取方法对象 引入参数对象 父主题： 重构

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