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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参加活动 报名实践活动（实践） 发布技术文章（AI说） 父主题： AI Gallery（旧版）

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参加活动（活动） 在AI Gallery中，可以报名参加正在进行中的开发者活动或大赛。 操作步骤 登录AI Gallery。 选择“支持 > 活动”，进入活动页面。 在活动列表选择感兴趣的活动，单击活动名称进入详情页，在“赛事介绍”页签了解活动细则。 在活动详情页，单击“立即报名

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是否参加培训后才能参加职业认证考试？ 参加培训会更好地帮助您了解并掌握相应的产品及服务的知识，有效指导您进行认证的准备，不是完成认证的必要条件。请访问 华为云职业认证 页面，找到适合您学习和考试的认证课程。 父主题： 关于职业认证报考与备考

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HCCDX培训应如何参加？ 与区域对齐，关注生态经理培训推送日历。 父主题： 服务合作伙伴

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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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如何参加华为云培训？ 您可以访问华为云开发者学堂，选择感兴趣的学习路径或在线课程，进入课程的线上培训入口报名并在线学习课程。 父主题： 华为云培训常见问题

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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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如何获得职业认证证书 您可以参考图1和表1参加培训、完成认证课程学习、参加认证考试及领取认证证书。 图1 职业认证流程 表1 职业认证流程 步骤 说明 链接 1 学习课程 随时学习在线课程，掌握考试基础知识，了解华为云实践应用。 或线下参加华为授权培训机构的面授课程，掌握考试基础知识，了解华为云实践应用。

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如何获得华为云认证？ 如果您需要获得华为云职业认证，建议您按照华为云开发者学堂职业认证页面指引在线学习认证课程或报名参加HALP线下面授培训，然后登录Pearson VUE网站或华为官网报名并参加认证考试，通过认证考试后，即可前往华为官网网站下载证书。 如果您需要获得 华为云微认证

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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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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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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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