硬件介绍 USG65xxF USG65xxF的介绍以USG6555F为例，其他机型与USG6555F存在少许差异，具体请参见《HiSecEngine USG6000F系列 硬件指南》。 图1 USG6555F外观和辅料 表1 USG6525F业务口说明 接口名称 描述 光电互斥接口（Combo接口，0～7）

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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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等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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硬件要求 根据互动教学平台服务智慧教室功能性拓展，满足教室录播、外接摄像机、AV集成等需求，推荐硬件： 老师屏：ideaHub Pro 86寸、OPS硬件配置：i7十代CPU、16G内存、256G SSD。 学生屏：ideaHub Edu 86/65寸、OPS硬件配置：i5八代CPU、8G内存、128G

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格限制，其硬件规格和运行环境要求如表1和表3所示。 IoT边缘服务对部分常见硬件提供认证，同时与昇腾芯片深度集成，提供高性能、低成本的边缘AI推理算力。认证设备见表4。 如需边缘节点（专业版）的主备方案，则要预留备节点的硬件资源，规格与主节点一致。 表1 硬件规格要求 场景 规格要求

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0/0/22和GE0/0/23配对）支持硬件Bypass功能。 更详细的硬件介绍请参见《HUAWEI USG6000E系列硬件指南》。 USG6301E-C（TianGuan310）, USG6501E-C（TianGuan510） 图1 USG6301E-C（TianGuan310）

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硬件介绍 本章节以USG6525E为例，其他机型与USG6525E存在少许差异，具体请参见《HUAWEI USG6000E 产品文档》中“安装>硬件指南>硬件介绍”。USG6000E-Sxx系列请参见《eKitEngine USG6000E 产品文档》中“安装>硬件指南>硬件介绍”。

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硬件介绍 USG12000的介绍以USG12004为例，其他机型与USG12004存在差异，具体请参见《HiSecEngine USG12000系列 硬件指南》。 图1 USG12004外观 表1 USG12004组成结构说明 1、机箱眉头 2、正面的ESD插孔 3、电源模块PM

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硬件准备 首先需要准备一台Linux系统的物理 服务器 作为镜像制作服务器（即宿主机），以及一台用于登录宿主机的本地Windows跳板机（物理服务器或虚拟机）。 制作x86镜像选用x86服务器，制作ARM镜像选用ARM服务器。推荐宿主机ISO镜像为： x86：CentOS 7.x ARM：Ubuntu

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预测等领域。逻辑斯蒂回归算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0,1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。 因子分解机算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法，能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间的关系，无需人工

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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。 响应速度快：单张图像识别速度小于0

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常规配置参数 算法类型 参数名 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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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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KcoreSample K核算法 KhopSample K跳算法 ShortestPathSample 最短路径算法 AllShortestPathsSample 全最短路径算法 FilteredShortestPathSample 带一般过滤条件最短路径 SsspSample 单源最短路径算法 Sh

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单击图标，运行“评估迁移数据”代码框内容。 评估迁移算法 如果评估迁移数据的结果为当前数据适合迁移，可以使用评估迁移算法评估当前数据适合采用哪种算法进行迁移。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 迁移评估 > 评估迁移算法”。界面新增“评估迁移算法”内容。 对应参数说明，如表4所示。

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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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径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 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。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称

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选择。 机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中， FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和极

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安装硬件设备 根据部署规划时的网络设备安装点位设计、设备间互联等信息，完成网络设备的硬件安装、连线、上电等操作，具体指导文档请参见表1。 表1 硬件安装与布线任务一览表 任务 任务说明 参考链接 安装硬件设备 硬件设备安装需要遵循施工规范，常见的硬件施工规范有： 物理设备必须可靠接地。

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算法 代码样例文件路径 样例方法名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.persistence testShortestPath 最短路径算法 testShortestPathOfVertexSets 点集最短路径算法 test

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