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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主要概念 RDMA RoCE 父主题： 附录

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使用Go语言构建 使用Go语言构建。 图形化构建 在配置构建步骤中，添加“Go语言构建”构建步骤，参考表1配置参数。 表1 Go语言构建参数说明 参数名称 参数说明 是否必填 步骤显示名称 构建步骤的名称，可自定义修改。 支持中文、英文、数字、“-”、“_”、英文逗号、英文分号、英文冒号、“

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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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 介绍语言处理相关知识，传统语音模型，深度神经网络模型和高级语音模型 自然语言处理理论和应用 技术自然语言处理的预备知识，关键技术和应用系统 华为AI发展战略与全栈全场景解决方案介绍

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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 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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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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主要系统角色说明 智能安监内置如下角色、起主要功能用图见下表 表1 智能安监角色说明 角色编码 角色名称 角色说明 SafetyHelmet 智能设备角色 端侧直播、操作 DeviceManager 智能设备管理员角色 设备后台维护、查看直播分享 DeviceMobile 智能安监手机APP用户角色

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主要功能 消息中心主要包括站内消息、消息接收配置、语音接收配置和接收人管理四个功能。 站内消息：支持按消息类别和消息类型，筛选查看站内信。 消息接收配置：用户能够根据自身的需求，配置各个类型消息的接收方式（邮箱、短信、站内信、企业微信、钉钉、飞书）和接收人。 语音接收配置：针对部

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主要事件说明 事件编排器说明 如何通过JS代码，实现页面与后台接口间的交互 页面级常见操作 控制组件是否可见可用可编辑 BPM相关预置事件说明 父主题： 标准页面

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0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8% Atlas人工智能计算平台 7% 华为智能终端AI开放平台

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主要功能 SparkRTC主要包含基本房间功能和跨房功能，各端主要功能框架，如图1所示。 说明：图1中仅展示各端的统一功能，独属功能详见各端SDK指导。 图1 功能框架 表1 功能说明 类别 功能分类 功能说明 基本功能 初始化等基础接口 主要功能包括创建/销毁RTC引擎、设置日志保存位置等。

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dataframe”标注下的对应值。 本文以使用“CMF”方法为例。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 迁移操作 > CMF”。 界面新增如图1所示内容。 图1 使用CMF算法迁移数据 参数含义如表5所示。 表5 使用CMF算法迁移数据参数说明 参数 参数说明

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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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CCE是否支持跨区域使用，是否支持集群联邦特性?（文字超长时，可选用该类型，列表项样式改为：listitem_HD572fg_100） CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？

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概要 本章节主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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显示语言 CodeArts IDE默认提供中文和英文作为显示语言。 更改显示语言 您可以使用配置显示语言命令设置CodeArts IDE显示语言。 按Ctrl+Shift+P调出命令面板，然后键入display以筛选并显示配置显示语言命令。 在列表中选择所需的显示语言，然后按Enter键。

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对文本按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记。目前支持对给定文本自动判断是否是广告。情感分析是文本分类的一种，是指针对带有主观描述的文本，自动判断该文本的情感极性类别。情感极性分为正面和负面。针对天气类、报时、新闻类、笑话类、翻译类、提醒类、闹钟类、音乐类共8个领域进行意图理解，对用户的问题进行领域识别并提取领域内的参数。

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