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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在左侧导航栏选择“DDoS调度中心 > CDN调度”。 在“CDN调度”页面中，单击上方的“添加规则”。 图1 添加CDN调度规则 在弹出的对话框中添加相关内容，具体填写规则见表1。 图2 规则详情 表1 规则填写详情 参数 说明 规则名称 输入CDN调度的自定义规则名称。 CDN 域名 输入CDN域名（域名只能由字母、数字、-和

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回相似度得分大于0.8的标准问给用户，并推荐相似度得分大于0.6的标准问： 图8 阈值调整前 单击“查看JSON”，查看具体的相似度得分。 图9 查看相似度得分 阈值调整后，推荐问阈值为0.7，直接回答阈值为0.9，输入用户问“我可以去哪办理”，语料库中没有与用户问相似度得分高于0

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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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调度 调度概述 CPU调度 GPU调度 NPU调度 Volcano调度 云原生混部 父主题： Standard和Turbo集群用户指南

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如何验证CNAME是否生效？ 如何验证CNAME是否生效？ 配置CNAME后，不同的DNS服务商CNAME生效的时间也不同，您可以通过以下方式验证CNAME是否生效。 打开Windows操作系统中的cmd程序，输入如下指令： nslookup -qt=cname 加速域名 如果回

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GET /v1.0/cdn/domains cdn:configuration:queryDomainList - POST /v1.0/cdn/domains cdn:configuration:createDomains - DELETE /v1.0/cdn/domains/{domain_id}

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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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调度 执行作业 执行场景 父主题： API

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理复杂度。 适合对极致性能、资源利用率提升和全场景覆盖有更高诉求的客户。 适合具有明显的波峰波谷特征的业务负载，例如在线教育、电子商务等行业。 规格差异 网络模型 云原生网络1.0：面向性能和规模要求不高的场景。 容器隧道网络模式 VPC网络模式 云原生网络2.0：面向大规模和高性能的场景。

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城市智能体 （ iCityS ）是面向智慧城市各行业数智化转型场景，依托云、大数据、AI等新一代技术与智慧城市各行业融合，接入城市海量数据，打造城市各行业时空全息底座，基于行业数据底座进行认知分析和决策优化，与行业产业链伙伴协同打造政企客户的数智化转型升级平台、数据智能应用、AI场景应用。

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内容分发网络 CDN CDN使用HTTPS证书 CDN回源方式使用HTTPS CDN安全策略检查 CDN使用自有证书 父主题： 系统内置预设策略

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视频平台/社区：精准识别平台上的违规视频内容，帮助平台规避内容风险： 360度全方位检测：提供多模态综合审核方案，对视频内容中的画面、声音、文字进行全方位解析。 支持类型广：支持多种视频文件格式：AVI、FLV、MP4、MPG、WMV、MOV、RMVB、M3U8等 视频聊天：精准

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操作流变量名之间的区分。 单击图标，运行“绑定迁移前的源数据”代码框内容。 绑定目标数据 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 特征准备 > 绑定目标数据”。界面新增“绑定迁移前的目标数据”内容。 对应参数说明，如表2所示。 表2 参数说明 参数 参数说明 数据集

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查看、学习 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-可见范围 图17 可见范围1 图18 可见范围2 推送内容 通过推送消息，提醒学员学习 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-推送内容 图19 推送内容1 图20 推送内容2 分享 管理员可通过链接/二维码的方式分享该学习项目，学员通过单击链接或识别二维码进行学习

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Volcano调度概述 Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性，提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力。 Volcano

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收敛时间，需要在优化吞吐量的同时，对调参方面也做调优。调参不到位会导致吞吐量难以优化，当batch size超参不足够大时，模型训练的并行度就会相对较差，吞吐量难以通过增加计算节点个数而提升。 对用户而言，最终关心的指标是收敛时间，因此ModelArts的MoXing实现了全栈优

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调度概述 CCE支持不同类型的资源调度及任务调度等，可提升应用的性能和集群整体资源的利用率。本文介绍CPU资源调度、GPU/NPU异构资源调度、Volcano调度的主要功能。 CPU调度 CCE提供CPU管理策略为应用分配完整的CPU物理核，提升应用性能，减少应用的调度延迟。 功能

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产品优势 基因容器基于Kubernetes智能化基因计算任务调度和Spark等加速服务，为您提供低成本高性能的基因测序解决方案。支持对接深度学习框架，方便您深度解读报告。 秒级并发 基因容器利用容器技术的秒级并发能力，可将WGS从30小时缩短至5小时以内，对比同类竞品，使用相同样本的情况下，资源利用率大幅提升。

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