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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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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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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源操作流变量名 对应绑定迁移前源数据设置的源操作流变量名。 目标操作流变量名 对应绑定迁移前目标数据设置的目标操作流变量名。 根据实际源数据集和目标数据集标签列的值修改左侧代码区域中“# Select data from dataframe”下SX和TX的值。 单击图标，运行“评估迁移数据”代码框内容。

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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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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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安防平台。支持单目标抓拍张数可设，范围为1~3张。 目标亮度对比度增强 开启后，对抓拍的目标抠图，提升目标亮度和对比度。 目标亮度补偿 开启后，则在强光下自动减小曝光，逆光下自动增强曝光，使目标在不同的外界环境下都能呈现较为理想的亮度水平。 目标补偿系数 “目标亮度补偿”开启时可进行配置。

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事件目标 路由到 函数工作流 路由到分布式消息服务Kafka版 路由到 对象存储服务 OBS 父主题： 事件流

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目标仓库 添加目标仓库 登录 容器镜像服务 控制台，单击左侧菜单栏“企业版”，然后单击仓库名称进入仓库详情页面。 在左侧导航栏选择“镜像同步 > 目标仓库”。 在右上角单击“添加目标仓库”。 表1 参数说明 参数名称 说明 示例 仓库名 目标仓库名称。 remote-registry

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目标智能 目标抓拍 口罩告警 目标统计 父主题： 智能配置

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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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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。

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本文档适用于使用Ascend 310进行算子开发的人员，通过本文档您可以达成：通过本文档提供的算子开发样例进行算子开发，并将此算子集成到整网络中进行端到端的应用程序的运行，端到端了解自定义算子的开发流程。参考文档中的Reduction算子样例，学习算子开发及算子插件开发的原理，能够进行其他自定义算子的开发。掌握以下经验和技能可以更好地理解

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本文档适用于使用Ascend 310进行算子开发的人员，通过本文档您可以达成：通过本文档提供的算子开发样例进行算子开发，并将此算子集成到整网络中进行端到端的应用程序的运行，端到端了解自定义算子的开发流程。参考文档中的Reduction算子样例，学习算子开发及算子插件开发的原理，能够进行其他自定义算子的开发。掌握以下经验和技能可以更好地理解

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建设目标 中试中心的建设目标如下图所示。 图1 中试中心建设任务目标规划图 中试验证中心主要包括三大专题分别是5G试制工厂、测试平台以及体验中心。 5G试制工厂建设目标 5G试制工厂建设5G全互联工厂网络、装备制造工艺试制区以及3C电子制造区。 5G全互联工厂网络建设目标是打通工

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事件目标 事件目标是事件的处理终端，负责消费事件。 事件网格支持的事件目标如下： 云服务事件目标：已对接事件网格的华为云服务。 自定义事件目标：您自定义的处理事件的服务。

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None：表示producer不需要等待任何确认收到的信息，副本将立即加到socket buffer并认为已经发送，没有任何保障可以保证此种情况下server已经成功接收数据。 Leader Only：表示至少要等待leader已经成功将数据写入本地log，但是并没有等待所有follo

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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