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

查看更多 →

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

查看更多 →

若您仅需要了解按需计费模式下的计费情况，请参考按需计费①的计费统计方式。 若您仅需要了解虽购买了套餐包，但在使用过程中超出额度的计费情况，请参考包月计费①与按需计费②的计费统计方式。 若您仅需要了解在套餐包到期后并未续费，自动转为按需的计费情况，请参考按需计费③的计费统计方式。 若您仅需要了解在

查看更多 →

000.00 每套 算法设计与优化服务 AI算法设计与优化-基础版 对人工智能场景为简单场景的企业或政府单位进行算法设计，形成可帮助算法能力较弱的技术人员完成后续开发的技术方案报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法设计与优化-标准版 对人工智能场

查看更多 →

资源发现与采集（复杂项目） 公网发现与采集 内网发现与采集 导入应用关联文件 导入工具采集结果 导入阿里云主机资源清单 导入RVTools资源 查看应用关联分析结果 父主题： 应用发现

查看更多 →

复杂类型 ARRAY 数组。 示例：ARRAY[1, 2, 3]。 --创建ARRAY类型表 create table array_tb(col1 ARRAY<STRING>); --插入一条ARRAY类型数据 insert into array_tb values(ARRAY['HetuEngine'

查看更多 →

实训过程跟踪——准确把握教学节奏，智慧指导学生的学习行为 实训结果评判——节省教师工作量，提高工作效率 提升学生实践动手能力 企业级真实开发场景——增强工程实践能力 软件开发的全生命周期——解决复杂工程问题的能力 多维度报表呈现项目进展——激发学习积极主动性 助力专业内涵建设与教学创新 提供新工科项目10+，助力软件工程专业改造升级

查看更多 →

的长期实践，经受过复杂场景考验。 简单高效 提供RESTful规范的API接口，以及服务SDK，方便客户使用与集成；帮助客户减少人力成本，节省业务支出。

查看更多 →

复杂依赖任务（DAG） 如果有四个任务，a/b/c/d 我们希望首先执行 任务 a，然后执行 b/c，b/c 同时完成后，最后执行 d，如下图所示： 为了实现这个目标，需要引入 depends 字段。以任务 d为例，完成任务 d 需要首先完成任务 b/c，则depends 字段为：

查看更多 →

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

查看更多 →

复杂依赖任务（DAG） 如果有四个任务，a/b/c/d 我们希望首先执行 任务 a，然后执行 b/c，b/c 同时完成后，最后执行 d，如下图所示： 为了实现这个目标，需要引入 depends 字段。以任务 d为例，完成任务 d 需要首先完成任务 b/c，则depends 字段为：

查看更多 →

0的基础与高阶操作，TensorFlow2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用

查看更多 →

系统建模概述与系统特性 系统建模概述 依据企业的实际研发业务场景，通过物料、文档、设计BOM、物料申请单等业务类型对象的定义和分类；在业务对象的基础上定义编码规则、生命周期、版本、操作等满足企业的业务需求。 系统特性 系统建模为系统应用的前提，一般先按照对企业文档、物料等对象分类

查看更多 →

引用变量名的区分。 源操作流变量名 修改源操作流变量名，以免和目标操作流变量名产生冲突。当有多份数据需要迁移时，也可作为同类数据之间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

查看更多 →

示，方便内容的添加与维护； 阶段内容已添加内容展示资源所属类型，鼠标移动至名称后可单击预览素材内容（暂不支持scorm，HTML和压缩包的预览）； 解锁时间可以设置资源的解锁时间，学员必须到解锁时间后才能学习该资源，线下课和考勤无解锁时间的设置。 默认显示系统估算学时，仅计算音视

查看更多 →

欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。

查看更多 →

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Mode

查看更多 →

均涌现出超高水平AI。人工智能应用在其中起到了不可替代的作用。 游戏智能体通常采用深度强化学习方法，从0开始，通过与环境的交互和试错，学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型，主要包含如下步骤： 通过GPU分析场景特征（自己，视野内队友，敌人，

查看更多 →

势及其约束与限制。 虚拟数字人是基于近年来深度学习开发出的前沿技术而成形的一种“虚拟人”，它能够根据不同的应用场景，通过模拟人类行为并采用深度学习技术来实现自动化处理，使得被认知的过程更加准确、高效。本文将对此进行深入的分析，包括应用场景、方案架构、方案优势以及约束与限制四个部分

查看更多 →

，便会使用磁盘空间。 排查思路： 因为其他只读节点磁盘占用空间正常，且是偶尔出现，说明该实例磁盘占用高，与承载的业务相关。 获取该实例的慢日志，分析磁盘占用高期间，是否有对应的慢SQL。 如果有慢SQL，执行explain [慢SQL语句]，分析相应慢SQL语句。 观察expla

查看更多 →

复杂数据类型 Spark SQL支持复杂数据类型，如表1所示。 表1 复杂数据类型 数据类型 描述 使用格式 ARRAY 一组有序字段，使用指定的值构造ARRAY数组。可以为任意类型，要求所有字段的数据类型必须相同。 array(<value>,<value>[, ...]) 具体使用示例详见：ARRAY示例。

查看更多 →