} else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见 API Explorer 的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 操作成功。 400 输入参数不合法。 403 认证失败或没有权限。

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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 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作 本培训为线下面授形式，培训标准时长为6天，每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收，客户以官网

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评估应用 确定模板图片的参照字段和识别区后，需要对模板图片进行评估和考察。您可以通过上传测试图片，在线评估模板的识别情况，保证能正确识别同样模板下其他图片中的识别区文字。 前提条件 已在 文字识别 套件控制台选择“通用单模板工作流”新建应用，并完成框选识别区步骤，详情请见框选识别区。

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评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型，需要反复的调整算法参数、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在 自然语言处理

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评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型，需要反复的调整算法、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选

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评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型，需要反复的调整算法、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如准确率、召回率等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“第二

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评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型，需要反复的调整算法、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在“ 工业智能体 控制台>工业

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新增】创建新的评估期。 图4 创建节能评估期 评估期设置 单击【评估期设置】，进入评估期设置界面，单击【修改】，选择日期修改当前日期的工况日类型。 已发布的评估期，进入评估期设置界面，不会出现【修改】按钮。 图5 评估期设置 节能率设置 单击【节能率设置】，进入节能率设置界面，可

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评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型，需要反复的调整算法参数、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在华为HiLe

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0万条。 对于数量过大的表可以采用分批导出导入，通过mysqldump指定参数where条件来限定每批的记录数。 导入DDM只支持导入的SQL文本文件含有标准的DML插入语句。 评估应用程序SQL语句在DDM中的兼容性。 迁移前需要收集相关信息，帮助您更好的完成迁移，详细信息如表2所示。

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重新评估 前提条件 “项目状态”为“进行中 待确认目标数据库”。 被冻结的账号，不能使用该功能。 Microsoft SQL Server为源库不支持该功能。 操作场景 将对当前评估任务进行重新评估，包括动态SQL评估、工作量评估、对象转换统计、不兼容语法的TOP、系统对象。 操作步骤

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启动评估 本章节指导用户如何手动开启应用评估。 登录MAS控制台。 单击“应用韧性Hub>应用”，进入“应用”页面。 单击应用所在行的“启动评估”。 在“启动评估”弹窗，输入评估报告名称，并单击“确定”。 评估完成后，可在应用列表或者应用详情页查看评估结果。 父主题： 应用管理

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评估管理 本章节指导用户在应用详情页面下的评估管理页签，对评估配置进行相关操作。 以下操作仅在应用状态为“可用”时可以进行 在“应用详情”页面，进入“评估管理”页签。 单击“编辑”按钮，可对应用类型、评估项、每日自动评估、RTO/RPO评估以及RTO/RPO评估目标进行修改。 父主题：

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评估历史 本章节指导用户在应用详情页面下的评估历史页签进行相关操作。 在“应用详情”页面，进入“评估历史”页签。 单击右侧操作“下载”按钮，进行报告的下载，评估中的报告不允许下载。 单击右侧操作“删除”或列表上方“批量删除”按钮，删除指定报告，正在评估中的报告或最新的报告不允许删除。

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统计数量最多的那一种规格 架构 统计数量最多的那一种规格 OS内核版本 统计数量最多的那一种规格 集群Proxy模式 根据集群规模来设置，大于1000节点规模的集群，推荐使用ipvs，1000以内的推荐使用iptables。 是否依赖ELB 源集群是否有负载均衡类型的Service

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定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。 切分点数量 定义每个特征切分点的数量，数量越多，准确率越高，计算时间越长。取值范围为5~10的整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值。

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在什么条件下使用基于评估创建迁移任务？ 如果桶内数据容量超过3TB，数量超过500万个，推荐您创建迁移任务组进行迁移。系统会根据桶内对象的存量和数量分布，自动划分为多个迁移任务，提高迁移效率、减少迁移时间。 父主题： 产品咨询

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评估应用 训练模板分类模型后，需要对模板分类器和模板图片进行评估和考察。您可以通过上传测试图片，在线评估模板分类情况和模板的文字识别情况，保证能在多个模板情况下正确分类测试图片的模板，并且能正确识别测试图片中的识别区文字。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“多模板分类工作流”

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评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型，需要反复的调整算法参数、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在ModelArts

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评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型，需要反复的调整算法、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选

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评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型，需要反复的调整算法参数、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在自然语言处理

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