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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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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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成本单元 成本单元概述 场景示例 管理成本单元 查看成本单元详情 成本单元的应用 父主题： 成本分配管理

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业务单元管理 路径：核心人事-控制台-组织结构-业务单元 图1 业务单元 业务单元的新增 单击【新建】弹出新建业务单元弹窗，在页面输入生效日期即该业务单元的创建日期以及其他信息后，单击【保存】，业务单元创建成功 图2 创建业务单元 业务单元的编辑 业务单元信息如有错误需要更正，选

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创建组织单元 组织单元是可以理解为成员账号的容器或分组单元，将账号分组到一起，作为一个单元管理，通常可以映射为企业的部门、子公司或者项目族等。OU可以嵌套，您可以在单个OU内创建多个 OU。一个OU只能有一个父OU，一个OU下可以关联多个子OU或者成员账号。 您可以在组织管理页面

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成本单元 什么是成本单元，工作原理是什么？ 什么时候需要创建成本单元？ 什么是沿用已有规则？ 什么是缺省值？ 是否可以创建多级分层的成本单元？ 什么是拆分规则？ 成本拆分结果是否会在成本分析、预算管理等页面呈现？

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创建组织单元 功能介绍 在根或父组织单元中创建组织单元。组织单元是账号的容器，使您能够对账号进行分组管理，并根据业务要求应用策略。此操作只能由组织的管理账号调用。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。

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组织单元管理 创建组织单元 列出组织单元 查询有关组织单元的信息 更改组织单元名称 删除组织单元 父主题： API

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成本单元概述 成本单元是一种基于规则引擎自动归集用户成本的工具。用户可以根据关联账号、产品类型、账单类型、成本标签、企业项目甚至是其他成本单元自定义条件规则，将名下的成本按照实际需求分组到有意义的分类。 成本单元从当月月初开始生效。如果您在月中新增或修改了成本单元，将追溯月初至今

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”列的“注册”。 图1 注册OU 确认子账号和OU上控制策略的信息。确认无误后，勾选“我了解重新注册组织单元的相关风险，并且我同意RGC服务将必要的角色和权限应用于我的组织单元和账号。”。 图2 确认OU信息 单击“注册”，注册OU需要等待一段时间。可以在组织结构中查看OU的注册

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删除组织单元 功能介绍 从根或其他组织单元中删除组织单元。前提是您必须先移除该组织单元中的所有成员账号或将成员账号移动至其他组织单元，必须删除该组织单元中的所有子组织单元。此操作只能由组织的管理账号调用。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API

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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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单击“确定”。 成功创建存储单元之后，系统将自动完成存储空间的挂载操作。 若开启“启用离线传输”成功创建存储单元之后，系统将会创建一个S3类型和一个NAS类型的存储单元，在创建存储池时，需将这两个存储单元一起添加。 完成创建存储单元的操作后，存储单元的“可访问状态”显示为“正在检

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。 单击“创建成本单元”。 修改成本单元 登录“成本中心”。 选择“成本分配管理 > 成本单元”。 单击成本单元操作列的“编辑”，可以对成本单元中的分配规则、拆分规则进行修改。 删除成本单元 登录“成本中心”。 选择“成本分配管理 > 成本单元”。 单击成本单元操作列的“删除”。

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务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足，一味地增加数据，训练效果并不明显。

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更改组织单元名称 功能介绍 重命名指定的组织单元。重命名后组织单元ID不变，下属子组织单元和下属账号不变，组织单元绑定的策略不变。此操作只能由组织的管理账号调用。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。

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计划单元（DPU）的维护 系统路径：Demand.ai>需求计划配置>计划单元 计划单元是需求计划配置之一，用于维护和管理创建计划版本时使用的计划单元信息（需求计划针对的计划单元或计划对象，计划单元由产品/地点/客户三个维度组成）。 计划单元由<列表页>组成，列表页展示数据重要信

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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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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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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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