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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迭代 Backlog中数据为什么为空？ 为什么仪表盘工作项数据显示都是0？ 为什么仪表盘个人工时中每个人的Story工作量显示0？

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新增迭代 功能介绍 新增迭代 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。 URI POST /GT3KServer/v4/iterators 表1 Query参数 参数 是否必选

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迭代计划 如何合理规划Sprint时间盒 如何移动迭代中需求变更后看板中的任务卡片 父主题： Scrum项目最佳实践

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迭代开发 如何在软件开发团队中管理突发性任务 如何解决开发团队中的任务没人领取的问题 父主题： Scrum项目最佳实践

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Integer 迭代id name String 迭代标题 opened_total Integer 开启的工单数 progress String 工作进展 total Integer 工单总数 updated_time String 迭代更新时间 status String 迭代的状态,0

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删除项目迭代 功能介绍 删除项目迭代 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v4/projects/{project_id}/iterations/{iteration_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的作业，单击“执行”，系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成，在“历史作

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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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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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单击“查看参数”可以查看该模型训练时指定的机器学习作业参数；逻辑回归作业可以单击“查看中间结果”实时查看每一次迭代的评估指标。 图12 模型训练参数 进行模型评估。在历史作业列表中，单击执行成功的记录操作列的“发起评估”，可对该模型发起一次评估作业，用于评估该模型在非训练数据集上的表现。 评估作业

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径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称

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上传迭代总结 项目成员可以将每个迭代的项目文档、总结文档、经验文档等上传到云端。 操作步骤 进入项目详情页面，选择“文档”页签。 在“上传文档”页签，单击“上传”将迭代总结文档传到云端。 父主题： 迭代回顾

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集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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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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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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将整个数据集切分成多个子数据集，依次训练，每个epoch训练一个子数据集。 DeepFM DeepFM，结合了FM和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。 表2 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明 名称 自定义策略名称，由中文、英文、数字、下

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删除PI和迭代 删除不需要的PI和迭代，以便更好的管理对项目有用的PI和迭代。 不支持删除已基线的PI和迭代。 前提条件 已创建项目。 已创建PI和迭代。 操作步骤 在计划管理列表中，选择需要删除的PI和迭代。 通过复选框选择需要删除的PI和迭代，单击页面下方的“删除”。 该方式支持单选和多选。

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删除PI和迭代 删除不需要的PI和迭代，以便更好的管理对项目有用的PI和迭代。 不支持删除已基线的PI和迭代。 前提条件 已创建项目。 已创建PI和迭代。 操作步骤 在计划管理列表中，选择需要删除的PI和迭代。 通过复选框选择需要删除的PI和迭代，单击页面下方的“删除”。 该方式支持单选和多选。

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已结束的PI不支持再增加迭代。 单击需要增加迭代的PI所在行的图标，弹出“新建迭代”窗口。 填写迭代的信息。 同一PI下迭代的名称不能重复。 迭代的“起止时间”只能在所属PI的“起止时间”中选择。 单击“确定”，新建迭代成功。 在所属的发布下，可以查看到新建的迭代。 新建迭代显示的状态跟选择的“起止时间”有关，具体如下：

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