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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习题库 新增习题库 管理习题库 父主题： 教研资源

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购买习题库 购买习题库 登录Classroom，进入到“教学市场”。 选择目标习题库。 快速检索目标习题库：通过分类标签和搜索框进行组合检索。 购买习题库。 只有老师角色才可以进入到习题库详情页面。 未实名认证无法进行购买。 未购买的习题库只能查看前三类习题。 订单确认。 确认资源总价。

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新增习题库 进入Classroom的个人中心，在“教研资源”中选择“习题库”，单击“创建习题库”。 填写习题库的基础信息。 单击习题库详情页的“添加习题”。 根据需求筛选习题。 选中任意习题并拖动，就可进行多选。拖动选择的习题到作业区域，即可完成习题的添加。 保存习题库。 保存之后，习题会按照类型进行分类显示。

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选择目标习题库后，单击即可进入习题库详情。 单击“编辑习题库”。 发布中的习题库无法编辑。 删除习题库 进入Classroom的个人中心，在“教研资源 > 习题库”中选择需要删除的习题库。 选择目标习题库后，单击即可进入习题库详情。 单击“删除习题库”。 下架以后才可以删除习题库。 父主题： 习题库

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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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描述 id String 习题库id name String 习题库名称 tag_name String 标签名称 school String 学习名称 teacher_name String 教师名称 order_count Integer 租户习题库编号 image_url String

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权威性、专业性。 如何学习评估任务 学员可以在电脑端和手机端学习评估任务。 电脑端学习路径：个人中心--我的任务--评估任务。 手机端学习路径：首页--测评或者首页--我的任务。 岗位学习方案配置了学习项目后，如何查看学员的学习进度 岗位学习方案配置了学习项目后，管理员可以通过以下方式查看学员的学习数据：

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PackageCard objects 习题库列表 表5 PackageCard 参数 参数类型 描述 id String 习题库id name String 习题库名称 tag_name String 标签名称 school String 学习名称 teacher_name String 教师名称

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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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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保存成功后，在“普通文档”页签中，新增一行知识库。请根据实际情况，对知识库进行编辑、设置或删除操作。 图6 我的知识库 上传问答题库的操作。 单击“上传问答题库”区域的“上传文件”，进入“文件上传”页面，如图7所示。 图7 文件上传 从下拉框中选择问答文件的语言类型。 默认为：中文。

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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 基于多维度数据分析，自动匹配所覆盖用户群体更关心的内容进行重点展示。

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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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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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