不同的输入算子的测试模板内容格式会不一样，建议在模板的基础上添加测试数据。 修改数据模板 删除多余不需要的数据，写入业务数据内容，参考数据模板章节。 测试数据文本支持UTF-8编码。 测试数据必须是合法Json格式，且不换行。 测试数据文本可写多条数据，每条数据以换行符分隔，即一条数据必须写在一行文本里。

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TestPlan接口自动化用例测试数据集 在设计接口自动化用例的脚本中，对于同一个测试逻辑需要读取其他数据，进行多轮参数数据组合，每一次对脚本进行手动配置将非常冗余。 CodeArts TestPlan支持数据驱动能力，支持导入Excel文件读取测试数据，复用到不同测试场景，高效生成并执行多轮接口自动化用例。

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选择数据 模型训练前，需要选择训练数据和测试数据。建议训练数据和测试数据分成两个实例，方便算法查找训练或测试数据的位置。 单击第一个代码框下方的“选择数据”，弹出“选择数据”代码框。 界面对训练集、验证集和测试集的概念做出了详细的注释。 待配置参数说明，如表1所示。 表1 选择数据

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参数类型 是否必填 说明 value 任意（自动转为String） 是 需要被检测的字符串。 返回结果 true/false。 函数示例 测试数据 { "value": "ltsv5" } 加工规则 e_set("str_isalnum", str_isalnum(v("value")))

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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

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函数示例 Ipv4地址。 测试数据 { "ip": "10.21.115.10" } 加工规则 e_set("version",ip_version(v("ip"))) 加工结果 ip: 10.21.115.10 version: IPv4 Ipv6地址。 测试数据 { "ip":

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对任意类型值进行真假判断。 函数示例 示例1： 测试数据 { "ctx1": "true" } 加工规则 e_set("op_not", op_not(v("ctx1"))) 加工结果 ctx1: true op_not: false 示例2： 测试数据 { "ctx1": 345 } 加工规则

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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

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数据集实例：从下拉框中选择测试数据“fcn_yahoo_test”。 数据引用变量名：展开“高级配置”，配置“数据引用变量名”。因为学件项目引用了多份数据，分别为训练数据和测试数据，为避免冲突，修改测试数据的“数据引用变量名”为“datareference1”。 图1 加载数据 单击“

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任务提交后台服务中，此时任务处于初始化中，无法处理上报的测试数据 运行中 任务已完成初始化，等待或正在处理上报测试数据，除当任务异常或人为停止，否则将一直正常运行。 停止中 当任务异常或人为停止任务时，任务将停止处理测试数据。 停止 任务正常停止，可编辑。 输入输出 上报测试数据的控制页面。用户可在数据源类

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任务提交后台服务中，此时任务处于初始化中，无法处理上报的测试数据 运行中 任务已完成初始化，等待或正在处理上报测试数据，除当任务异常或人为停止，否则将一直正常运行。 停止中 当任务异常或人为停止任务时，任务将停止处理测试数据。 停止 任务正常停止，可编辑。 输入输出 上报测试数据的控制页面。用户可在数据源类

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分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0

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示例1：将字符串转换成整型。 测试数据 { "number": 2 } 加工规则 e_set("int_number", ct_int(v("number"))) 加工结果 number: 2 int_number: 2 示例2：将十六进制转换成十进制。 测试数据 { "number":

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Int 分解后的特征向量的长度。取值范围[1,100]，默认10。 神经网络结构 (architecture) 是 List[Int] 神经网络的层数与每一层神经元节点个数。每一层神经元节点数不大于5000，神经网络层数不大于10。默认为400,400,400。 神经元值保留概率

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connection stopImportTask 创建自动生成测试数据任务 connection createTestDataTask 删除自动生成测试数据任务 connection deleteTestDataTask 停止自动生成测试数据任务 connection stopTestDataTaskCreate

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sult”中子对象“result”的数据。 return dataset.result.result 测试数据：转换器处理的验证输入数据，支持手工输入和使用数据集。输入测试数据后，单击“测试”，可进行数据测试。 例如，单击“手工输入”，输入如下示例，单击“测试”后，显示如图2、图3所示效果。

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String 是 作为字典key的字符串。 value String 是 作为字典value的字符串。 返回结果 返回构建的字典。 函数示例 测试数据 { "content": "test" } 加工规则 e_set("hello", dct_make("k1","v1","k2"

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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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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。

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。 挖掘数据特性，创新算法架构 在算法方面，分析DNS域名格式特点，创新的结合BERT思想构造三通道CNN模型，相比传统直接将域名输入到神经网络的方法具有更好的检测效果，在业界内较先采用。 多模型协同检测，准确识别威胁 威胁检测服务 除威胁情报和规则基线检测外，还提供4类基于AI智

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string 是 转换后的格式 str1 任意 是 待格式化的值1 str2 任意 是 待格式化的值2 返回结果 格式化后的字符串。 函数示例 测试数据：无 加工规则 e_set("result", str_format("{}={}", "lts", 8)) 加工结果 result: lts=8

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