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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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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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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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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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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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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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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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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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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数据解析 创建任务 删除任务 查看列表信息 任务启动/停止 任务启动/停止（管理token） 查询任务状态 查询任务状态（管理token） 查询当前任务结果 查询历史任务结果 上报Spark任务id 查询日志 TIE解析工具接口 FMA解析工具接口 备份和恢复解析规则接口 业务稳定性接口

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名词解析 表1 名词列表 名词 描述 应用规格 一个应用可以定义多个规格，每个规格区分：不同的功能、不同的资源要求、不同的场景等。规格支持单独上架、发布及升级。 应用镜像 镜像文件，支持：VM镜像和Docker镜像，客户需要把应用系统制作成镜像，否则无法通过IoTStage完成应用对接上线

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代码解析 代码解释使用ModuleSDK开发应用集成ModuleSDK进行数据处理。 AppClient类有以下几个关键方法（具体参考JavaDoc）。 createFromEnv(): AppClient创建时由此方法自动获取环境变量。 setBusMessageCallback():

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代码解析 开发自定义驱动，进行OT数采。 public class DcDriver implements PointsCallback, ModuleShadowNotificationCallback { /** * 数采应用客户端，与边缘Hub建立MQTT连接

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代码解析 代码解析样例： 数据处理代码解析 工业子系统接入代码解析 协议转换代码解析 OT数采代码解析 父主题： 集成ModuleSDK进行进程应用的开发

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代码解析 开发自定义驱动，进行OT数采。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40

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解析文档 GaussDB (DWS)中提供了to_tsvector函数把文档处理成tsvector数据类型。 1 to_tsvector([ config regconfig, ] document text) returns tsvector to_tsvector将文本文档解

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解析查询 GaussDB(DWS)提供了函数to_tsquery和plainto_tsquery将查询转换为tsquery数据类型，to_tsquery提供比plainto_tsquery更多的功能，但对其输入要求更严格。 to_tsquery([ config regconfig

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解析查询 GaussDB提供了函数to_tsquery和plainto_tsquery将查询转换为tsquery数据类型，to_tsquery提供比plainto_tsquery更多的功能，但对其输入要求更严格。 to_tsquery([ config regconfig, ] querytext

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