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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概要 本章节主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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易懂：测试用例表达用词要求易懂 规则7.3.1 测试用例的从用户角度来描述，采用易于理解的自然语言，而避免太过专业化的用语，以保证不同技术层面的测试人员都能容易理解。 规则7.3.2 避免出现对系统内部实现的描述。 父主题： 用例前置条件、测试步骤、预期结果文字表达规则

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简单查询 简单查询指从一个或多个表或视图中检索一个或多个列数据的操作。 --建表并插入数据。 gaussdb=# CREATE TABLE student( sid INT PRIMARY KEY, class INT, name VARCHAR(50)

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创建应用视频讲解 通过一个简单的操作视频，向您介绍如何创建一个简易的请假应用，帮助您快速熟悉使用AstroFlow创建应用的过程。本视频主要针对员工请假场景，即员工在请假前需要提交一个请假申请审批的流程，员工提交请假申请后，主管处理审批或拒绝提交人申请，同时将审批结果告知HR。 父主题：

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简单查询 简单查询指从一个或多个表或视图中检索一个或多个列数据的操作。 --建表并插入数据。 gaussdb=# CREATE TABLE student( sid INT PRIMARY KEY, class INT, name VARCHAR(50)

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简单CASE函数 功能描述 依据input_expression与when_expression的匹配结果跳转到相应的result_expression。 语法格式 1 CASE input_expression WHEN when_expression THEN result_expression

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创建简单对话 创建技能 配置意图 父主题： 技能管理

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简单CASE函数 功能描述 依据input_expression与when_expression的匹配结果跳转到相应的result_expression。 语法格式 1 CASE input_expression WHEN when_expression THEN result_expression

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AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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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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务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天 600,000.00 每套 AI算法原型开发-专业版 对业务场景为复杂场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。复杂场景工作量预计不超过25人天

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简单项目 公网发现与采集 内网发现与采集 导入阿里云资源清单 导入RVTools资源 父主题： 资源采集

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简单任务管理 场景描述 适用于零散的任务管理，围绕创建人、责任人、参与人等任务角色，提供分解分配、进展动态、任务交流、任务关闭等功能。 PC端 点击或，设置任务相关信息，点击“创建”。 在任务详情页面，设置“责任人”可分配任务责任人。 “责任人”可在任务详情页面右下角反馈任务进展。

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创建表单视频讲解 通过一个两分钟的操作视频，向您介绍如何在AstroFlow表单设计器中，通过拖拉拽的方式，快速创建一个表单。 父主题： 表单管理

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简单任务管理 场景描述 适用于零散的任务管理，围绕创建人、责任人、参与人等任务角色，提供分解分配、进展动态、任务交流、任务关闭等功能。 移动端 进入任务协同，点击下方的“任务”页签，单击，输入任务名称后单击“完成”。 单击任务，进入任务详情页面，设置“责任人”可分配任务责任人。

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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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