配置IPD自运营/云服务类项目工作项的标签 添加IPD自运营/云服务类项目工作项的模块类型 添加IPD自运营/云服务类项目工作项的工时类型 配置IPD自运营/云服务类项目的状态卷积自动化规则 配置IPD自运营/云服务类项目的通知规则 查看IPD自运营/云服务类项目工作项的导入导出记录 父主题： 管理IPD自运营/云服务类型项目需求

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系，而核函数特征交互神经网络使用不同的核（kernel）来对特征交互进行建模，以此来计算两个域中特征的相互关系，其中核的种类包括向量内积外积、矩阵乘法、神经网络等。利用核函数建模特征交互，实现了参数共享，减小了模型复杂度。PIN算法请参见核函数特征交互神经网络。 config 否

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配置IPD独立软件类项目工作项的标签 添加IPD独立软件类项目工作项的模块类型 添加IPD独立软件类项目工作项的工时类型 配置IPD独立软件类项目自动化卷积规则 配置IPD独立软件类项目的通知规则 查看IPD独立软件类项目工作项的导入导出记录 父主题： 管理IPD独立软件类型项目需求

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COST03-02 可视化成本分摊结果 风险等级 中 关键策略 将成本分配到责任团队，使各责任团队及时准确清晰的了解自己业务成本，加强团队成本意识，在构建方案时追求性能、可靠性和成本的平衡。 相关服务和工具 华为云支持您按照组织规划的方式分配成本。随着云服务的使用，规划的组织方式

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形成新的维度与指标 图2 新增分析指标 可视化关联视图操作 选择数据准备-关联视图菜单，进入关联视图界面；此处目录与数据集管理目录一致； 图3 关联视图 单击任意分组，右侧出现视图及其视图之间的联系； 图4 可视化关联视图 表属性查看：单击视图右上角图标，选择表属性选项，可以查看表属性；

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使用仪表盘将日志可视化 创建日志仪表盘 添加日志仪表盘过滤器 日志仪表盘模板 父主题： 日志可视化

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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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使用可视化编辑器编写模板创建云硬盘 本教程将指导您通过“使用可视化编辑器编写模板”创建云硬盘。本次教程完成后，在 云服务器 控制台中可查看到一个已创建好的云硬盘，如图1。 图1 云硬盘创建成功 步骤一：使用可视化编辑器编写模板：使用可视化编辑器添加元素，用可视化编辑器集成的编辑器为各元素添加参数。

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使用统计图表将日志可视化 统计图表概述 LTS表格 LTS柱状图 LTS折线图 LTS饼图 LTS数字图 LTS数字折线图 LTS地图 LTS漏斗图 父主题： 日志可视化

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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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Objects页面，单击“Export xx objects”，在弹窗中选择对应的可视化图表，单击“Export all”，将可视化对象文件“export.ndjson”下载到本地。 图2 导出可视化对象 通过Kibana的图表导入功能将源集群的可视化对象导入目标Elasticsearch集群。 在 云搜索服务 管理控制台，选择“集群管理

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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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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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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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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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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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桶策略”。 单击“创建”。 配置桶策略。 图1 配置桶策略 表1 自定义桶策略参数配置说明 参数 说明 策略配置方式 支持可视化视图和JSON视图。此处以可视化视图为例，JSON视图的说明请参见自定义创建桶策略（JSON视图）。 策略名称 输入自定义桶策略的名称。 效力 允许：指定本条桶策略描述的权限为接受请求。

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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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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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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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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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