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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用户推荐平台 用户推荐平台简介 本项目建设的用户推荐平台基于华为云客户数据平台CDP。用户推荐平台以治理后的数据为基础，使用高效、准确的用户推荐模型，建设消费者数据中心并建立人群画像，挖掘用户行为数据，驱动业务决策实现智能化全场景营销体验，助力企业实现精细化运营和营销。 用户推荐平台具体实现

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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修改IAM用户信息（推荐） 功能介绍 该接口可以用于IAM用户修改自己的用户信息。 该接口可以使用全局区域的Endpoint和其他区域的Endpoint调用。IAM的Endpoint请参见：地区和终端节点。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI PUT /v3

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待查询的IAM用户ID，获取方式请参见：获取账号、IAM用户、项目、用户组、区域、委托的名称和ID。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 管理员查询IAM用户详情：请参见授权项。 IAM用户查询自己的详情

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电商场景中，通常涉及首页推荐、购物车推荐、买了又买等推荐场景，但各个子场景的运营规则均不一致。 RES提供一站式电商推荐解决方案，在一套数据源下，支持多种电商推荐场景，提供面向电商推荐场景的多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。 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。

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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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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0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%

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推荐 最小二乘法 向量召回评估 协同过滤-Item-based swing 父主题： 模型工程

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Integer 推荐结果个数。 entities KgRecommendRespEntities object 推荐结果详情。 表4 KgRecommendRespEntities 参数 参数类型 描述 id String 推荐的实体节点ID。 name String 推荐的实体节点名称。

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API（推荐） 生命周期管理 状态管理 批量操作 规格管理 网卡管理 磁盘管理 元数据管理 租户配额管理 查询Job状态 标签管理 密码管理 云服务器 组管理 智能购买组管理 规格推荐管理

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推荐模板 APM为用户提供多个基础告警模板推荐。 使用推荐告警模板 登录管理控制台。 单击左侧，选择“管理与监管 > 应用性能管理 APM”，进入APM服务页面。 在左侧导航栏选择“应用监控 > 指标”。 在界面左侧树单击对应的应用，进入该应用的指标详情页。 单击“推荐模板”，查看已配置好的告警模板。

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配的场景提供智能推荐服务。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为，推送更具针对性的内容，实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法，深度挖掘物品之间的联系，自动匹配精准内容。 热门推荐 基于多维度数据分

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domain_id 是 String IAM用户所属的账号ID，获取方式请参见：获取账号、IAM用户、项目、用户组、区域、委托的名称和ID。 password 否 String IAM用户密码。 email 否 String IAM用户邮箱，需符合邮箱格式，长度小于等于255位。

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、TCA，每种算法不需要另外设置参数，只需用户根据实际源数据和目标数据的标签列修改代码框左侧“# Select data from 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”。

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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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