深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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缺陷度量 统计维度 缺陷度量视图默认展示统计报表：缺陷概览统计、遗留缺陷DI趋势、缺陷累计三曲线、缺陷每日吞吐、缺陷按严重程度分布、缺陷按状态分布、成员遗留缺陷TOP8。 数值类统计报表：指标取值取当前时刻的全部工作项的相应数据，例：“缺陷概览统计”中的全部缺陷数等于统计时的全部缺陷总数。

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缺陷度量 统计维度 缺陷度量视图默认展示统计报表：缺陷概览统计、遗留缺陷DI趋势、缺陷累计三曲线、缺陷每日吞吐、缺陷按严重程度分布、缺陷按状态分布、成员遗留缺陷TOP8。 数值类统计报表：指标取值取当前时刻的全部工作项的相应数据，例：“缺陷概览统计”中的全部缺陷数等于统计时的全部缺陷总数。

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缺陷度量 统计维度 缺陷度量视图默认展示统计报表：缺陷概览统计、遗留缺陷DI趋势、缺陷累计三曲线、缺陷每日吞吐、缺陷按严重程度分布、缺陷按状态分布、成员遗留缺陷TOP8。 数值类统计报表：指标取值取当前时刻的全部工作项的相应数据，例：“缺陷概览统计”中的全部缺陷数等于统计时的全部缺陷总数。

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度量版本 登录服务首页，搜索目标项目并单击项目名称，进入项目。 单击导航栏“测试> 测试质量看板”，进入“测试质量看板”页面。 查看版本的测试质量看板。 在页面左上角版本下拉框中可以切换版本，再次单击测试计划下拉列表，可以切换测试计划，查看测试质量看板。 父主题： 测试管理

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部署记录度量 获取指定项目的应用部署成功率 获取指定应用的应用部署成功率 父主题： API

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conversion_ratio Long - 度量单位和转换后的度量单位之间的转换比率。 例如： 度量单位为GB，转换度量单位为MB时，转换比率为1024，两者之间的转换公式为：1GB=1024MB。 measure_type Integer - 度量类型。 1：货币 2：时长 3：流量 4：数量

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测试度量和报告 导读 测试质量看板-项目级仪表盘 测试计划首页-个人级仪表盘 自定义测试报表 测试质量评估

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查看代码度量问题 代码度量可准确的反映提交代码的质量，助力用户及时发现并修改问题，提升研发效能。 代码圈复杂度：衡量代码复杂度的标准。可通过圈复杂度大小判断逻辑复杂程度，并对代码进行修改，便于后期维护。 代码重复率：评估代码质量风险。修改冗余代码，保证代码质量。 扫描Shell语言代码时，度量结果不支持圈复杂度计算。

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conversion_ratio Long - 度量单位和转换后的度量单位之间的转换比率。 例如： 度量单位为GB，转换度量单位为MB时，转换比率为1024，两者之间的转换公式为：1GB=1024MB。 measure_type Integer - 度量类型。 1：货币 2：时长 3：流量 4：数量

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管理与度量测试计划 登录软件开发生产线首页，搜索目标项目并单击项目名称，进入项目。 单击导航栏“测试 > 测试计划”。 在列表选择需要查看报告的测试计划，单击“报告”。 查看测试计划的质量报告。 页面展示测试计划当前的需求覆盖率、缺陷、用例通过率、用例完成率，并分析记录测试风险。

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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操作路径：培训-学习-学习项目-更多-报名设置 5、复制 学习项目支持复制，便于管理员快速创建/编辑 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-复制 6、可见范围 学习项目支持可见范围内的学员在学员端-知识库进行查看、学习 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-可见范围 7、推送内容 通过推送消息，提醒学员学习

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数据治理 度量维度 数据治理成熟度评估使用调查问卷方式，包括11个治理模块，60多个调查问卷事项，全方面多维度度量了数据治理工作的水平。 数据治理评分卡使用评分卡形式，由数据治理组织和各业务IT部门共同针对各部门自身数据治理情况进行打分。评分卡是季度性打分，作为一个工具手段持续推动

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数据治理度量评估体系 数据治理实施方法论 数据治理度量维度 数据治理度量评分规则

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自由模式：可以不按顺序学习课件，可随意选择一个开始学习 解锁模式：设置一个时间，按时间进程解锁学习，解锁模式中暂时不支持添加线下课和岗位测评 3、阶段任务 4、指派范围 选择该学习任务学习的具体学员 5、设置 对学习任务进行合格标准、奖励等设置 6、发布&学员学习 设置完成后，点击发布，学员

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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