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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从根CA到私有证书之间的完整的证书链路，即各个层级证书按序链在一起的文件，用于进行身份的逐层校验。各级证书的链接关系，如图 证书链所示。 图3 证书链 证书校验主要体现在两方面： 证书链的完整性校验，逐层校验证书的有效性。 证书链中的根CA是否被校验方所信任（提前预置到信任列表中）。 证书校验过程中主要包含的校验项：

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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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IP。 提供优质带宽，保证业务连续性和稳定性，保障用户访问速度。 全面精准 海量IP黑名单库，精准有效；七层过滤的手术刀式清洗机制，动态流量基线智能学习。 秒级响应 先进的逐包检测机制，各类攻击威胁秒级响应；强大的清洗设备性能，极低的清洗时延。 自动开启 本服务在购买EIP时自动

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延时。4是函数内部初始化逻辑，属于应用层面的冷启动开销，例如深度学习场景下加载规格较大的模型、数据库场景下连接池构建、函数依赖库加载等等。 为了减小应用层冷启动对延时的影响，FunctionGraph推出了initializer接口，系统能识别用户函数的初始化逻辑，从而在调度上做相应的优化。

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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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说明： batch模式计算速度快于full模式。 隐向量长度 分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 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 神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh

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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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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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高级设置”，开始配置。 图1 开启初始化配置 表1 初始化配置参数说明 参数 说明 配置初始化函数 如需初始化，请开启此参数。 初始化超时时间（秒） 函数初始化的超时时间，如开启函数初始化功能则设置，不开启则不设置。 函数初始化超时时间设置范围为1-300秒。 函数初始化入口 在函数配置页面中

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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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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过

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初始化 初始化HiLens Framework 释放HiLens Framework

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初始化 初始化HardSampleInferface对象。 接口调用 virtual bool hilens::HardSampleInferface::Init(const float thresholdOne, const float thresholdTwo, const DetectionFilterType

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初始化 接口功能 该接口用于启动并且初始化SDK。注意事项：1、调用该接口之前请先修改HwmSdk文件夹下HwmSdk.exe文件的名称；2、该接口用于启动并初始化SDK，在调用其他接口之前必须先调用该接口并等待初始化回调结果；3、每次调用初始化接口会重新启动SDK，之前所有设置与操作将不复存在。

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