业务规划/业务计划/BP 伙伴需制定华为云合作BP（Business Plan），具体内容如下： 与华为云合作的愿景及三年业务目标 基于华为云的offering路标规划 半年/一年内的主要客户和收入目标 半年/一年内获取华为云能力认证的目标 半年/一年内的项目实践目标 支撑上述目标达成的措施列表

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练好的模型，对图片进行分类，模型名称Inception-v3。Inception-v3是在2012年ImageNet视觉识别挑战赛上训练出的模型，它将一个非常大的图片集进行了1000个种类的图片分类。Github有使用Inception-v3进行图片分类的代码。 训练模型的代码，

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批量删除模型实例 操作场景 如果想要一键清除模型对应的实例数据，您可执行批量删除模型实例操作。仅支持删除“已发布”或“已失效”的数据实体对应的模型实例。 前提条件 已获取租户级管理员以上权限用户的账号和密码。 操作步骤 登录LinkX-F系统首页。 选择“模型设计 > 数据模型管理”，默认进入“数据实体”页面。

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创建模型实例 根据技能的模型，创建一个模型实例。HiLens Kit可以使用昇腾310芯片支持的模型来进行推理，使用此方法来构造一个后续用于推理的模型。 当返回的对象被析构时，对应的模型资源也被释放。 当前支持创建普通模型和加密模型 接口调用 hilens.Model(filepath)

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批量删除模型实例 操作场景 如果想要一键清除模型对应的实例数据，您可执行批量删除模型实例操作。仅支持删除“已发布”或“已失效”的关系实体对应的模型实例。 前提条件 已获取租户级管理员以上权限用户的账号和密码。 操作步骤 登录LinkX-F系统首页。 选择“模型设计 > 数据模型管理”，默认进入“数据实体”页面。

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修改的数据实例，单击。 根据业务需求，修改“配置模型类型”、“配置模型键”或“配置模型值”，单击“确定”。 删除配置模型实例 在左侧导航栏中，选择“数据模型管理 > 数据实例”，进入“数据实例”页面。 选择“PropertyModel”数据实体，勾选需要删除的数据实例，单击“删除”。

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生效模型数据实例 功能介绍 调用该接口生效指定模型的数据实例，同时返回生效成功的实例数量。在调用该接口前请确保数据模型具有“失效管理”功能。 接口约束 功能配置勾选了失效管理的模型才能使用该接口。 URI POST /rdm_{identifier}_app/publicserv

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通过源模型实例ID查询关联的目标模型实例 功能介绍 调用该接口输入源模型的数据实例ID，查询并返回与该实例关联的目标模型数据实例的信息，实例信息包含对应数据实例的“列表属性”。 如果目标模型存在“参考对象”类型的属性，且参考的数据模型为抽象模型，返回信息仅返回对应模型的英文名称和

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失效模型数据实例 功能介绍 调用该接口失效指定模型的数据实例，同时返回失效成功的实例数量。在调用该接口前请确保数据模型具有“失效管理”功能。 接口约束 功能配置勾选了失效管理的模型才能使用该接口。 URI POST /rdm_{identifier}_app/publicserv

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数据绑定：通过建立不同类型的视图模型，将各种数据源和组件的返回值或者属性值进行关联，实现动态数据效果。 值绑定：设置组件绑定的数据模型，数据模型一般有以下几种。更多介绍，请参见值绑定。 自定义：由用户自定义的前端模型，可以在模型树上快速创建自定义字段。 对象：由后台对象模型映射创建，支持选择字段。

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对比M-V模型实例 功能介绍 通过此接口可以对比某个M-V模型数据实例的不同版本的属性和关系。建议使用数据建模引擎（xDM Foundation，简称xDM-F）新增的差异对比功能，即使用instance-attrs-comparison和instance-relation-co

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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。

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BP账户能使用消息&短信服务吗？ 不能。BP账户及其子账户都不能开通和使用华为 云消息 &短信服务。 父主题： 认证相关

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是否支持Keras引擎？ 开发环境中的Notebook支持。训练作业和模型部署（即推理）暂时不支持。 Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本

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采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参，从企业关系型（结构化

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部署应用/BO 本节介绍如何安装部署智能排班模型BO和智能排班基线应用。 背景信息 定制开发时，可以基于智能排班模型BO，也可以基于智能排班基线应用。 智能排班模型BO：ISDP__IntelligentSchedulingModel_b-XX.XX.XX.zip、ISDP__I

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* as bp from "bp"; //......（其他代码） const client = bp.newInstanceClient(); client.start(工作流名称, 工作流版本号, 工作流中定义的变量); 脚本样例如下： import * as bp from

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BP账户能使用 隐私保护通话 服务吗？ 不能。BP账户不能开通和使用隐私保护通话服务。 父主题： 账号相关问题

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初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数：叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数：叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数 叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 正则损失计算方式

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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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初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数：叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数：叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数 叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 正则损失计算方式

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