0考试覆盖：人工智能进阶理论与华为云开发实践，内容包括但不限于：神经网络基础；图像处理、语音处理、 自然语言处理 理论和应用；ModelArts概览；图像处理、语音处理、自然语言处理实验；ModelArts平台开发实验等。 知识点 神经网络基础 4% 图像处理理论和应用 26% 语音处理理论和应用

查看更多 →

单击【确定】生成特征，单击【取消】可取消本次操作。 曲线 通过不同的命令创建不同类型的曲线。 图12 曲线选择 具体操作步骤，以投影曲线为例： 根据需求绘制几何图元（草图&实体/曲面），如下图所示： 图13 草图&实体/曲面 选择特征工具：投影曲线 根据需求拾取草图、面。 图14 投影曲线 提示： 拾取框在激活

查看更多 →

代码操作 在CodeArts IDE中，代码操作可以为检测到的问题提供重构和快速修复（以绿色曲线突出显示）。如果代码操作可用，则当光标位于曲线或选定文本区域上时，灯泡图标将显示在代码附近。单击代码操作灯泡图标或使用快速修复命令“Alt+Enter”将显示快速修复和重构建议。如果您

查看更多 →

GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

查看更多 →

基于平台上创建好的数据集，可对自定义算法或内置算法进行训练，并对生成的模型进行评估，也可进一步用于预标注。 模型评估 在建模过程中，由于偏差过大导致的模型欠拟合以及方差过大导致的过拟合的存在，因此需要一套评价体系，来评估模型的泛化能力。 在线仿真 仿真即通过软件模拟车辆行驶的路况和场景，不需要真实的环境和硬件

查看更多 →

igentSchedulingModel_b-XX.XX.XX.zip、ISDP__IntelligentSchedulingModel_bp-XX.XX.XX.预置数据包.zip 智能排班基线应用：ISDP__IntellScheduleBaseline-XX.XX.XX.zip

查看更多 →

脚本中加粗斜体内容请替换为实际的命名空间前缀。 // 配置页面的bpm参数bp.name，通过submitTask方法启动BPM并提交工单数据workOrderData到BPM context.$page.params["bp.name"] = "HW__WorkOrderBpm"; let

查看更多 →

图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。 主体识别 利用后台算法来检测图像中的主体内容，识别主体内容的坐标信息。 图2 主体识别示例图 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄，还是经过二次

查看更多 →

使用数据加载服务，将数据加载到已发布的数据模型中，为数据集服务提供数据。 与时序数据标注的关系 在时序数据标注服务中，数据工程师、数据科学家可以界面化地查看数据曲线，在曲线中进行数据标注，为数据处理提供有效的数据输入，获得经过标注后的数据集。 与数据探索的关系 数据探索服务以图表的形式界面化显示数据集中的

查看更多 →

解决方案提供商的权益/要求解释如下： 名称 解释 年度业绩 伙伴账户（包含其下关联的所有子账户）在华为云贡献的年度收入之和（预估）。 签署市场拓展BP 申请成为领先级的解决方案提供商时，需要提供解决方案的商业计划承诺书，明确当年解决方案的业绩要求。 父主题： 注册与认证

查看更多 →

可继续进行操作。终止操作则强行结束一个BPM实例，可在历史任务中查看。 URI PUT AstroZero 域名 /u-route/baas/bp/v2.0/runtime/instances/{instance_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 instance_id

查看更多 →

30分钟。 鼠标悬停在曲线图上显示某时间点的数量。 交易趋势 可按最近6小时或最近30分钟查看最近交易笔数，默认展示最近7个点。 说明： 可在曲线图左上角选择时间粒度：小时、分钟。 选择小时：每隔1小时一个点。 选择分钟：每隔5分钟一个点。 鼠标悬停在曲线图上显示某时间点的数量。

查看更多 →

可选择查询年份，显示年度消耗电量、电费成本、节省电量、节省电费以及每月电量详情。单击【电量】或【电费】，可切换查看每月电量或电费曲线图。单击图例，可隐藏曲线。单击每月性情列表中的时间，可跳转对应月份的的月度报告。 图2 年度报告 节能评估设置 单击【节能评估设置】，进入设置页面。

查看更多 →

RSA_3072 RSA_4096 RSA非对称密钥 小量数据的加解密或数字签名。 ECC EC_P256 EC_P384 椭圆曲线密码，使用NIST推荐的椭圆曲线 数字签名 非对称密钥 SM2 SM2 国密SM2非对称密钥 小量数据的加解密或数字签名。 父主题： 密钥管理类

查看更多 →

通常，测试数据比例在20%到30%之间较为常见，但具体比例取决于数据集的大小和质量，以及模型的复杂度和训练时间等因素。较小的测试数据比例可能导致过拟合，而过大的比例则可能导致欠拟合。因此，选择适当的测试数据比例对于训练出准确可靠的机器学习模型非常重要。 任务配置 资源池 选择执行任务的资源池，在下拉列表

查看更多 →

学习率是每一次迭代中梯度向损失函数最优解移动的步长。 weight_decay 权重衰减因子 对模型参数进行正则化的一种因子，可以缓解模型过拟合现象。 warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数，一开始以较小的学习率去更新参数，然后再使用预设学习率，有效避免模型震荡。

查看更多 →

查看CPU使用率和慢日志个数统计监控指标。 如果慢日志个数很多，且与CPU曲线吻合，可以确定是慢SQL导致CPU升高。 如果慢日志个数不多，但与CPU使用率基本一致，进一步查看行读取速率指标是否与CPU曲线吻合。 如果吻合，说明是少量慢SQL访问大量行数据导致CPU升高：由于这些

查看更多 →

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

查看更多 →

Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

查看更多 →

特征画像的作用，就是对数据进行分析，把其中一些基本特征提取出来，如：周期性、离散度、时序规律、最值、采样频率等，计算KPI曲线特点（包括周期性、趋势性、噪声、离散性、随机性等）。根据计算的曲线特点，判断KPI的大类别（毛刺型、阶梯型、周期型、离散型、稀疏型、多模态型等）。这些类别，对应到后面的特征

查看更多 →

”。 使用横向选择工具，在曲线中选中连续时间戳的数据，统一进行标注。 单击。 待鼠标变成时，在坐标轴上单击鼠标左键并横向拖动选取待标注范围。 在弹出的“横向选择标注”弹框内确认数据时间范围、设置标注列的标注值。 单击“确定”。 使用纵向选择工具，在曲线中选择连续的值域范围，统一进行标注。

查看更多 →