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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场景挖掘 平台支持基于内置场景挖掘算法对数据包进行场景挖掘。具体操作步骤如下： 在左侧菜单栏中，单击“数据资产 > 源数据包”。 选择“数据包”页签，单击操作栏中的“详情”，进入数据包详情页。 单击数据包信息的“场景挖掘”，后台会自动进行内置场景挖掘。 图1 场景挖掘 当数据包的回放处理未完成时，场景挖掘按钮置灰。

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场景挖掘 场景挖掘 内置场景挖掘规则 父主题： 源数据包

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事件轨迹 本章节介绍在事件网格控制台如何追踪事件轨迹。 您可以通过事件轨迹功能，追踪查询72小时内的事件源、事件详情、投递目标及投递状态等相关信息。 事件轨迹当前支持局点：上海一、上海二、北京四、华北-乌兰察布一、华南-广州。 操作步骤 登录事件网格控制台。 在左侧导航栏选择“事件通道”，进入“事件通道”页面。

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内置场景挖掘规则 内置场景挖掘算法都是基于规则进行片段挖掘。平台支持的内置场景挖掘规则如下： 道路---道路环境---高速 检验规格： 包含高精地图信息 主车行驶区域road级别type为motorway 道路---道路环境---城市快速路 检验规格： 包含高精地图信息 主车行驶

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查询消息轨迹 功能介绍 查询消息轨迹。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{engine}/{project_id}/instances/{instance_id}/trace 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 engine 是 String

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难例挖掘作业 作业输入输出规范 示例代码 构建镜像 父主题： 算子示例

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事件轨迹详情 功能介绍 事件轨迹详情，展示事件源到投递目标的投递情况。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project_id}/ev

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配置流程轨迹 流程轨迹属于公共模块，内容可参考智能机器人查看流程轨迹章节。 父主题： 操作员：配置普通IVR

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人接入码对流程进行追踪定位。 选择“流程管理 > 流程轨迹”。 输入主叫号码，设置跟踪时间段，选择接入码。 参见测试机器人重新测试。 回到流程轨迹页面，单击“搜索”，单击查询出来的记录。 单击流程图上的出错节点，查看日志信息和错误信息。 您可单击“当前节点信息”后的“>>”，查看完整信息。

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获取轨迹统计 功能介绍 获取轨迹统计 URI GET /v1.0/{project_id}/data/mileage-statistics 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方法请参见获取项目ID 表2 Query参数

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力的特征。 特征的数量并非重点，质量才是，总之强表达能力的特征最重要。 能否挖掘出强表达能力的特征，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。

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数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算； 支持控制流和数据流的分离

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流经按键菜单节点的通话，详情页IVR轨迹中会展示按键详情。 图7 IVR轨迹-按键详情 通话轨迹只能保存15天，如果通话开始时间距离当前时间已达到或者超过15天，通话轨迹被清空，如图 图8 IVR轨迹清空 如果通话轨迹跨天了就会删除15天前的轨迹，15天内的轨迹会保留。 ivr轨迹记录保持、咨询、转

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开启RocketMQ消息轨迹 操作场景 查询消息轨迹前，需要先在客户端开启消息轨迹。 本章节介绍使用Java、Go和Spring开启消息轨迹的方法。 5.x基础版不支持开启RocketMQ消息轨迹。 前提条件 生产者Java客户端版本在4.9.0以上才支持事务消息的轨迹，如果版本不满足要求，请先升级。

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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。 获取推荐结果 根据不同的功能模块，获取对应的推荐结果。

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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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轨迹数据信息(tracks) 功能介绍 Edge上报tracks消息到平台，平台经过处理后将该消息推送到对应的数据转发配置通道。 轨迹数据信息，Edge识别的某一时间段内的路侧车辆数据，包括车牌、车速、位置等信息。 TOPIC v2x-v1-tracks 如果新增数据转发配置时填

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够更全面、深入地了解污染来源和分布情况。 单点数据挖掘与污染溯源：基于单点数据挖掘技术，国蓝中天为污染溯源提供了有效支撑。这有助于快速、准确地找到污染源，为后续的管制措施提供有力依据。 综合数据挖掘分析支持决策：通过综合数据挖掘分析，国蓝中天能够为管治提供决策支持。这种数据驱动的

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