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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如何做课程学习？ 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

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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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内存优化型：该类型实例提供内存比例更高的实例，可以用于对内存要求较高、数据量大的工作负载，例如关系数据库、NoSQL等场景。 通用入门型：通用入门型实例提供均衡的计算、存储以及网络配置，利用CPU积分机制保证基准性能，适合平时不会持续高压力使用CPU，但偶尔需要提高计算性能完成工作负载的

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判断cpu核数是否满足IEF要求。edgectl check cpu无检查CPU：示例执行结果：

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Host CPU Host CPU列名称及描述如表1所示。 表1 Host CPU报表主要内容 列名称 描述 Cpus CPU数量。 Cores CPU核数。 Sockets CPU Sockets数量。 Load Average Begin 开始snapshot的Load Average值。

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Host CPU Host CPU列名称及描述如下表所示。 表1 Host CPU报表主要内容 列名称 描述 Cpus CPU数量。 Cores CPU核数。 Sockets CPU Sockets数量。 Load Average Begin 开始Snapshot的Load Average值。

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CPU调度 CPU管理策略 增强型CPU管理策略 父主题： 调度

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查看CPU 场景描述 本文主要介绍如何Ubuntu系统下查看物理CPU、CPU核心数、逻辑CPU。 物理CPU：插在 裸金属服务器 上的真实的CPU硬件，一般一台裸金属 服务器 都会配置2块及以上的物理CPU。 CPU核心数：随着CPU技术的发展，现在的每一块物理CPU都是多核的CPU处理

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Host CPU Host CPU列名称及描述如下表所示。 表1 Host CPU报表主要内容 列名称 描述 Cpus CPU数量。 Cores CPU核数。 Sockets CPU Sockets数量。 Load Average Begin 开始snapshot的Load Average值。

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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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更多设置：添加协同人 图7 添加协同人 协同人默认可以查看学习项目 协同人可对学习项目进行查询、任务分派、阅卷、编辑、报名设置、设置循环任务、自动分派的设置，具体允许协同人对该项目做如何设置取决于管理员是否勾选具体操作。 协同人对该项目进行分派时，分派的对象取决于协同人数据权限设置的选择范围

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.xx可以用于备案吗 .xx 域名 可以备案吗 工信部批复的域名注册商及批复的域名后缀，可以参考工信部域名查询网站https://domain.miit.gov.cn/进行查询。 图1 工业和信息化部域名行业管理信息公示 国外注册的域名可以备案吗 不可以。 如果想备案，您需要重新在工

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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MLS中的一个算链可转换成一个ipynb文件或一个python文件，开发者可基于转换的文件做进一步开发。 亮点特性1：可视化建模 MLS提供了用户友好的可视化模型探索或开发环境，开发者只需要通过简单拖拉拽操作编排算子，构建算链即可完成机器学习建模。 MLS中一个算链由一组算子组成，每个算子是一个功能独立的

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CPU管控 GS_263200040 错误码： Cgroup failed to attach (tid %d) into "%s" group: %s(%d). 解决方案：请确认控制组%s的路径是否已被更改或删除了。 level： WARNING 父主题： WLM

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Online，单击“创建实例”。 如果提示未开通则根据提示跳转至开通页面完成服务开通。 进入“基础配置”页面，选择Python技术栈，CPU架构选择X86计算，CPU/内存选择2U4G，单击“下一步”。 进入“工程配置”页面，选择不创建工程，然后单击“确定”，完成实例创建。 安装TensorFlow

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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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