TensorFlow图像分类模板 简介 搭载TensorFlow1.8引擎，运行环境为“python2.7”，适合导入以“SavedModel”格式保存的TensorFlow图像分类模型。该模板使用平台预置的图像处理模式，模式详情参见预置图像处理模式，推理时向模型输入一张“key

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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JAVA类型 APM支持的JAVA类型 APM支持JAVA类应用，目前已支持多种主流Java框架、web 服务器 、通讯协议、数据库等，可实现应用轻松接入。 表1 自研探针JAVA组件和框架 探针类型 组件 JDK 1.8 JDK 17 自研探针 Dubbo 2.6.x 2.6.x 自研探针

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JAVA安装 进入JAVA的安装，选择“接受”选项，如图1所示，jre插件默认安装。 （如果想要查看或更改jre默认路径和安装内容，可以勾选左下角的显示高级选项面板复选框。）其它步骤如图2、图3所示。 图1 JAVA安装 图2 JAVA安装进度 图3 JAVA安装完成 如果本机已

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java模板 主调函数： // funcName: javacaller import com.google.gson.JsonObject; import com.huawei.function.Function; import com.huawei.function.runtime

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自动学习项目中，如何进行增量训练？ 在自动学习项目中，每训练一次，将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时（如对训练精度不满意），您可以适当增加高质量的数据，或者增减标签，然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。

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会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”，进入应用开发的“模型评估”步骤，详细操作指引请参见评估模型。 父主题： 通用图像分类工作流

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天筹求解器（OptVerse）SDK概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 OptVerse以开放API（Application

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自动学习（旧版） 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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Java类 使用以下启动配置来运行应用程序的Main类。 要快速运行一个应用程序而不必手动创建一个启动配置，只需在Main类的代码编辑器中，单击main()或类声明旁边的Run按钮（）即可。CodeArts IDE将自动创建相应的temporary launch configuration，并在配置列表中显示出来。

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SSL连接指南请参考：MongoDB Java Driver官方文档：https://www.mongodb.com/docs/drivers/java/sync/current/fundamentals/connection/tls/#std-label-tls-ssl。 Java 8之前的Java运行时环境(JRE)仅在更新版本中启用TLS

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SSL连接指南请参考：MongoDB Java Driver官方文档：https://www.mongodb.com/docs/drivers/java/sync/current/fundamentals/connection/tls/#std-label-tls-ssl。 Java 8之前的Java运行时环境(JRE)仅在更新版本中启用TLS

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SSL连接指南请参考：MongoDB Java Driver官方文档：https://www.mongodb.com/docs/drivers/java/sync/current/fundamentals/connection/tls/#std-label-tls-ssl。 Java 8之前的Java运行时环境(JRE)仅在更新版本中启用TLS

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JAVA方法 介绍APM采集的JAVA方法指标的类别、名称、含义等信息。 表1 JAVA方法采集参数 参数名 数据类型 应用类型 默认值 Agent支持的起始版本 Agent支持的终止版本 描述 拦截方法配置 obj_array JAVA - 2.0.0 - 配置拦截方法名，该方

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Java语言 √表示支持，×表示不支持 语言版本 是否支持 开发指导 Java 8 √ 接口定义、有关SDK接口说明和函数开发指导请参见Java函数开发指南。 Java 11 √ 父主题： 支持的编程语言

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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