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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测试验证 应用认证申请 开发者中心的构建审核通过后，进入应用管理->应用认证目录， 如果应用集成了高阶云服务，则可以选择【申请华为认证】 如果应用中存在鲲鹏规格的云服务，则可以选择【鲲鹏认证】 图1 申请认证 填写信息 应用列表选择对应应用 选择认证类型 选择认证平台，根据平台的

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测试验证 获取网桥接入信息 代码调试时，需要获取对应的网桥接入信息，并配置到对应的环境变量中。网桥接入信息，环境变量配置参考： 图1 环境变量配置参考 NET_BRIDGE_ID与NET_BRIDGE_SECRET在标准版和企业版支持在界面配置和获取，获取方式如下： 进入泛协议接

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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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步骤十二：测试验证 本章节介绍将非华为云日志接入安全云脑后，如何在安全云脑中测试验证日志是否接入成功。 表1 测试验证场景说明 场景 验证方法 华为云日志接入安全云脑 请在“安全分析”中查看是否存在已接入云服务日志。 安全云脑日志转出至第三方系统/产品 请在第三方系统/产品侧确认日志是否接收成功。

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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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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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型精度。 数据增强： 数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、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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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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中试验证中心方案设计 建设目标 设计总体架构 父主题： 实施步骤

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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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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用户端的目标是帮助用户快速体验各种应用场景，并提供一站式的学习资源。通过选择对应的学习资源或沙箱实践内容，用户可以进行在线学习和实验。无论是课程学习还是实践操作，用户都可以在学院门户找到所需的功能入口。 另外，用户端还为用户提供了个人中心功能，方便用户进行课程、试验和实验报告的管理。在个人中心中，用户

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数据集利用云端算力进行自动学习，也可以利用notebook进行算法开发；支持基于预训练模型进行模型的自主训练与迭代优化，提高模型训练效率和精度。 图12 新建工程 支持模型超参数配置，包括：backbone、实时样本增强（随机翻转、裁切、对比度亮度增强、归一化等）、loss函数、

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数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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低光照增强 功能介绍 夜晚或光线暗区域拍摄的图像存在人眼或机器“看不清”暗光区域的情况。针对此类场景，低光照增强可以将图像的暗光区域增强，使得原来人眼不可见区域变得可见，突显图像中的有效视觉信息。使用时用户发送待处理图片，返回低光照增强后的结果图片。 前提条件 在使用低光照增强服务之前需要您完成服务申请和认证鉴权。

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OPS03 完备的测试验证体系 OPS03-01 推行开发者测试 OPS03-02 使用多个环境进行集成测试，构建和生产环境相同的预生产环境 OPS03-03 进行性能压测 OPS03-04 对生产环境进行拨测 OPS03-05 进行混沌测试和演练 父主题： 卓越运营支柱

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