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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选择“Pinout & Configuration”标签页，在左边的“System Core”中选择RCC，设置HSE（High Speed Clock，外部高速时钟）为Crystal/ Ceramic Resonator（晶振/陶瓷谐振器），即采用外部晶振作为 HSE 的时钟源，如下图所示：将标签页切换为“Clock Configura

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设置系统主频。可在STM32F407_OpenEdv\include\hisoc\clock.h文件中设置，一般将时间频率设置为SystemCoreClock，实现代码为：#define get_bus_clk() SystemCoreClock可在STM32F407_OpenEdv\include\hisoc\clock.h文件中设置

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节点时钟同步 服务器 检查异常处理 检查项内容 检查节点时钟同步服务器ntpd或chronyd是否运行正常。 解决方案 问题场景一：ntpd运行异常 请登录该节点，执行systemctl status ntpd命令查询ntpd服务运行状态。若回显状态异常，请执行systemctl restart

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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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法快速生成模型。 同时需要投入1至2名算法专家进行数据清洗、特征分析、模型选择和验证等工作，模型开发成本高。 学件概念 学件可以重用已有学件进行开发，不必从头开发。 学件（Learnware）= 模型（model）+ 规约（specification） 其中，规约需要能够描述模型，模型需要满足如下条件：

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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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hwNtpSourceVpnName 同步源VPN名称。 对系统的影响 NTP处于未同步的状态。 可能原因 由于以下原因，NTP状态从同步转为未同步： 原因1：配置系统时钟复位 原因2：删除指定对端 原因3：指定对端不可达 原因4：指定对端认证失败 原因5：指定对端时钟未同步 原因6：源级别大于本地级别

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器化应用，以及方便的管理和维护。 volcano插件：Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性。 Flink Operator：通过Flink operator

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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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为了提高分支站点之间互访的可靠性，Hub1作为逃生主站点，Hub2作为逃生备站点。 时钟同步 采用NTP时钟同步机制同步各个站点时钟，RR站点配置NTP时钟同步从NTP服务器同步时钟，分支站点从RR站点同步时钟。 父主题： 用户组网和业务方案设计

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通过部署双网关、多Hub做主备、多链路上行自动切换、可以保证重要站点的可靠性。 时钟同步 采用NTP时钟同步机制同步各设备的时钟，Hub站点配置NTP时钟同步从NTP服务器同步时间，Spoke站点从Hub站点同步时钟。 父主题： 数据规划

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换、LAN侧核心交换机堆叠、AC双机热备，均可以保证重要站点的可靠性。 时钟同步 采用NTP时钟同步机制同步各设备的时钟，Hub站点配置NTP时钟同步从NTP服务器同步时间，Spoke站点从Hub站点同步时钟。 父主题： 数据规划

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，双MPLS分属两个不同运营商，双Internet也分属两个不同的运营商。 时钟同步 采用NTP时钟同步机制同步各设备的时钟，RR站点配置NTP时钟同步从NTP服务器同步时间，分支站点从RR站点同步时钟。 父主题： 用户组网和业务方案设计

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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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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通过部署双网关、多Hub做主备、多链路上行自动切换、LAN侧核心交换机堆叠，可以保证重要站点的可靠性。 时钟同步 采用NTP时钟同步机制同步各设备的时钟，Hub站点配置NTP时钟同步从NTP服务器同步时间，Spoke站点从Hub站点同步时钟。 父主题： 数据规划

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