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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调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足，一味地增加数据，训练效果并不明显。

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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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参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

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画布中隐藏组件 图3 图层中隐藏组件 隐藏后的组件会从画布上消失。若想要重新显示组件，选中图层列表中该组件，单击显示组件或右键单击选择“显示” ，显示该组件。 图4 显示组件 父主题： 管理组件

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隐藏列 在表单中，支持隐藏表单中的全部列或某一个/多个列。 隐藏列 参考登录零代码工作台中操作，登录AstroZero零代码工作台。 在全部应用中，单击对应的应用，进入应用开发页面。 在表单页面，单击“隐藏列”。 图1 单击隐藏 在弹出的页面，根据实际需求设置隐藏列。 图2 设置隐藏列

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在编辑页面状态下，选中组件，单击右键，选择“隐藏”，可隐藏该组件。 图1 隐藏组件 您也可以在“图层”中，将鼠标悬浮在组件上，单击，隐藏组件。 图2 在图层中隐藏组件 图3 隐藏后效果 组件隐藏后，如果需要再次显示组件，请单击“图层”，将鼠标悬浮在已隐藏的组件上，单击显示图标。 父主题： 组件管理

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将鼠标放在对应的页面名称上，单击，选择“隐藏该文件”。 图1 隐藏页面 隐藏后，如需要再次显示该页面，可单击，选择“显示该文件”。 图2 再次显示页面 父主题： 自定义页面管理

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在“商品规格”区域，点击规格行右侧的隐藏按钮。 点击隐藏按钮后，页面弹窗“确定要隐藏销售该规格吗？”，点击“确认”。 商品隐藏规格如需转为公开销售，需要点击隐藏按钮，确认公开销售该规格。 点击商品修改页面最下方的“提交”按钮，审核通过后，商品规格隐藏完成。 父主题： 商品管理

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隐藏测试 如有必要，您可以从Tests视图中隐藏特定测试。要执行此操作，请右键单击与测试相对应的树节点，然后从上下文菜单中选择Hide Test。 要取消隐藏测试，请执行以下操作： 单击Tests视图中搜索字段的More Filters按钮（）。 执行以下操作之一： 要取消隐藏所

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隐藏虚拟按键 功能介绍 隐藏云手机虚拟按键。 使用方法 通过更新云手机属性API接口重启手机更新属性，设置手机属性com.cph.mainkeys=1。 约束 0表示不隐藏，1表示隐藏。 重启生效。 父主题： 使用AOSP功能

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隐藏视图 视图创建后，支持隐藏已创建的视图。 隐藏视图 参考登录零代码工作台中操作，登录AstroZero零代码工作台。 在全部应用中，单击应用后的“...”，选择“编辑”，进入编辑应用页面。 单击待隐藏视图后的，选择“隐藏”。 图1 隐藏视图 父主题： 定制个性化视图

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隐藏管理页 使用说明 管理页隐藏后，不影响单独访问管理页，只是在运行态的应用内查看不到。如果单独访问运行态下的管理页，是可以正常访问的。 操作步骤 将鼠标放在生成数据管理页中已创建的数据管理页上。 单击，选择“隐藏该文件”。 图1 选择隐藏该文件 参考如何获取应用的访问地址中操作

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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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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隐藏状态栏 功能介绍 隐藏云手机状态栏。 使用方法 通过更新云手机属性API接口重启手机更新属性，设置手机属性disable.status.bar=1。 约束 0表示不隐藏，1表示隐藏。 重启生效。 父主题： 使用AOSP功能

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将鼠标放在对应的表单上，单击，选择“隐藏该文件”。 图1 隐藏表单 隐藏后，如需要再次显示该表单，可单击，选择“显示该文件”。 图2 再次显示表单 父主题： 表单管理

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参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

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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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