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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景。 定制化服务 可定制特定垂直领域的语言层模型，可识别更多专有词汇和行业术语，进一步提高识别准确率。 一句话识别 可以实现1分钟以内音频到文字的转换。对于用户上传的二进制音频格式数据，系统经过处理，生成语音对应的文字，支持的语言包含中文普通话、方言以及英语。方言当前支持四川话、粤语和上海话。

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产品优势 GaussDB (DWS)数据库内核自主研发，兼容PostgreSQL的数据库内核引擎，从单机OLTP数据库改造为企业级MPP（大规模并行处理）架构的OLAP 分布式数据库 ，其主要面向海量数据分析场景。 GaussDB(DWS)与传统 数据仓库 相比，主要有以下特点与显著优势，

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查看模型结果文件的保存位置 前往工作节点上步骤1展示的路径，下载模型文件。由于Logistic Regression模型本质上还是线性模型，因此模型文件result_10为该线性模型的系数加上偏置项。 图2 查看模型结果文件 本地利用测试集评估模型。可以采用如下脚本，会打印出模型在测试集上的准确率和AUC两个指标。

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5万变量50万非零元规模的问题，平均求解时间在10分钟内 支持问题类型 支持求解大规模线性问题、二次型问题和混合整数线性问题。 需具备对多种算法模型的兼容性，以满足行业多样化业务场景的要求，支持线性、非线性、混合整数、二次约束规划等算法模型的建模和求解 支持算法 支持优先级和权重的控制

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华为云成本中心提供共同成本分拆，支持CDN、Live按照 域名 流量进行成本分拆。 华为云CCE服务提供细化的按照Pod Level的成本分拆，并可以卷积到Workload，Service等各种标准K8S模型层级。 父主题： COST03 对成本进行分配

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5万变量50万非零元规模的问题，平均求解时间在10分钟内 支持问题类型 支持求解大规模线性问题、二次型问题和混合整数线性问题。 需具备对多种算法模型的兼容性，以满足行业多样化业务场景的要求，支持线性、非线性、混合整数、二次约束规划等算法模型的建模和求解 支持算法 支持优先级和权重的控制

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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

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对目标进行修改时，可以在目标行中，鼠标双击字段，进行配置；也可鼠标放置到对应目标操作列的，选择“编辑”，进入到“编辑目标”页面，进行目标的配置。编辑目标时，不可修改上级目标，其他与新建目标配置类似。 鼠标放置到对应目标操作列的，选择“移动排序”，进入到“移动排序”页面，可以调整同组中同层级维度目标的顺序。

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单点读写平均时延<1ms，P99<2ms；采用多线程架构，单实例QPS可支撑1w-1000w线性扩展。 高性价比： 综合降本30%：无需备节点，具备4:1超高数据压缩，存储扩容成本更低。 运维效率提升： 可实现2GB到百TB的无感存储扩容，支持极速数据回档（PITR）等能力。 具有更多的增强特性：

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自定义状态流支持编辑或执行。用户可根据业务需要切换并执行不同状态流。 研发需求切换到自定义状态流，状态卷积规则会自动失效，只有当研发需求的所有类型工作项都执行系统状态流时，卷积规则才会恢复。 访问CodeArts Req服务首页。 进入项目中，单击“设置 > 工作项设置”。 在左侧导航中，选择“工作项管理

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workload_man_day String 计划工时 convolution_plan_hours String 卷积计划工时 convolution_actual_hours String 卷积实际工时 id String 工作项id plan_iteration String 迭代id 表8

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竞争力描述 数采驱动热插拔：支持数采驱动自定义、下发、升级、监控等管理，热部署替换，无需重启。 原始数据校正：支持点位表达式，在边缘侧执行线性计算，对采集到的数据进行校正。 重复数据冗余清洗：在数据采集频率高，冗余数据过多时，自动筛选掉重复数据，对跳变的波动数据过滤清洗。 点位动态映射物

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秒数，数值区间在0.1-3秒，滑动效果是线性，方向分为从上到下或从下到上、从左至右或从右至左。 翻页：屏幕翻页切换，可根据需求自行配置效果秒数，数值区间在0.1-3秒，滑动效果分为先慢后快或先快后慢，方向分为从上到下或从下到上、从左至右或从右至左。 缩放：屏幕缩放切换，可根据需求自行配置效果秒数，数值区间在0

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前目标为一个新的平级的目标。 移动目标顺序：鼠标放置到目标“操作”列的，选择“移动排序”，进入到“移动排序”页面，可以调整同组中同层级维度目标的顺序。 删除目标：勾选目标，单击“更多”，选择“批量删除”，批量删除目标；鼠标放置到目标“操作”列的，选择“删除”，单个删除目标。 删除目标时，当前目标下的子目标也同步删除。

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前目标为一个新的平级的目标。 移动目标顺序：鼠标放置到目标“操作”列的，选择“移动排序”，进入到“移动排序”页面，可以调整同组中同层级维度目标的顺序。 删除目标：勾选目标，单击“更多”，选择“批量删除”，批量删除目标；鼠标放置到目标“操作”列的，选择“删除”，单个删除目标。 删除目标时，当前目标下的子目标也同步删除。

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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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流量诊断 提供从监控系统采集流量信息功能，具体包括端口级的流量等信息采集能力，支持基于流量特性的故障模式进行异常检测，基于全链路诊断算法，提供参数面网络全链路的故障综合分析能力。 流量画像 通过对接轻量化网络流采集工具，可以实现无入侵、可常驻的训练过程观测，从采集的网络流量数据

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为满足等保合规要求，您可将MTD告警结果转存至OBS，实现数据的更长时间存储。 名单库管理策略 您可自定义上传和添加情报/白名单到OBS桶，异步同步到 威胁检测服务 ，上传后检测服务将优先关联检测名单库中的IP和域名，及时发现（情报）/忽略（白名单）名单库中IP/域名地址的活动，降低检测响应时间，减轻服务运行负载。

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xPU泛指GPU和NPU。 GPU，即图形处理器，主要用于加速深度学习模型的训练和推理。 NPU，即神经网络处理器，是专门为加速神经网络计算而设计的硬件。与GPU相比，NPU在神经网络计算方面具有更高的效率和更低的功耗。 密钥对 弹性裸金属支持SSH密钥对的方式进行登录，用户无需输

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多模板框选识别区 在“应用开发>框选参照字段”页面上方或者“选择模板”下拉框中选择模板，对每个模板图片进行预处理。 单击左上方操作图标，调整当前模板图片到合适大小。 单击框选操作图标，单击待识别文字的左上角，移动鼠标框选识别区，使得矩形框覆盖待识别的文字。 框选识别区应尽量扩大识别区范围，使所框选识别区覆盖字段值可能出现的区域。

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