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

查看更多 →

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

查看更多 →

简单查询 简单查询指从一个或多个表或视图中检索一个或多个列数据的操作。 --建表并插入数据。 gaussdb=# CREATE TABLE student( sid INT PRIMARY KEY, class INT, name VARCHAR(50)

查看更多 →

数据增强： 数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。

查看更多 →

简单查询 简单查询指从一个或多个表或视图中检索一个或多个列数据的操作。 --建表并插入数据。 gaussdb=# CREATE TABLE student( sid INT PRIMARY KEY, class INT, name VARCHAR(50)

查看更多 →

需求理解 行业需求理解 针对行业供给侧和需求侧分别分析出对公共服务平台的需求。供给侧，工业数字化技术体系发展呈现出“新四化”的发展趋势，既工业装备智能化，工业网络标准化，工业软件现代化，以及工业数据价值化，为抢抓产业发展的制高点，对公共服务平台提出了当先性的要求。需求侧，面向产业

查看更多 →

对文本按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记。目前支持对给定文本自动判断是否是广告。情感分析是文本分类的一种，是指针对带有主观描述的文本，自动判断该文本的情感极性类别。情感极性分为正面和负面。针对天气类、报时、新闻类、笑话类、翻译类、提醒类、闹钟类、音乐类共8个领域进行意图理解，对用户的问题进行领域识别并提取领域内的参数。

查看更多 →

创建简单对话 创建技能 配置意图 父主题： 技能管理

查看更多 →

简单CASE函数 功能描述 依据input_expression与when_expression的匹配结果跳转到相应的result_expression。 语法格式 1 CASE input_expression WHEN when_expression THEN result_expression

查看更多 →

简单CASE函数 功能描述 依据input_expression与when_expression的匹配结果跳转到相应的result_expression。 语法格式 1 CASE input_expression WHEN when_expression THEN result_expression

查看更多 →

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 600,000.00 每套 AI算法原型开发-专业版 对业务场景为复杂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。复杂场景工作量预计不超过25人天

查看更多 →

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

查看更多 →

简单任务管理 场景描述 适用于零散的任务管理，围绕创建人、责任人、参与人等任务角色，提供分解分配、进展动态、任务交流、任务关闭等功能。 移动端 进入任务协同，点击下方的“任务”页签，单击，输入任务名称后单击“完成”。 单击任务，进入任务详情页面，设置“责任人”可分配任务责任人。

查看更多 →

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

查看更多 →

分类结果的可靠程度。 意图理解 针对天气类、报时、新闻类、笑话类、翻译类、提醒类、闹钟类、音乐类8个领域进行意图理解。意图理解包括对用户的问题，陈述进行领域识别以及对所对应领域所包含的实体进行抽取。 输入参数 用户配置意图理解执行动作，相关参数说明如表16所示。 表16 意图理解输入参数说明 参数

查看更多 →

简单任务管理 场景描述 适用于零散的任务管理，围绕创建人、责任人、参与人等任务角色，提供分解分配、进展动态、任务交流、任务关闭等功能。 PC端 点击或，设置任务相关信息，点击“创建”。 在任务详情页面，设置“责任人”可分配任务责任人。 “责任人”可在任务详情页面右下角反馈任务进展。

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

简单任务管理 创建任务 进入任务协同，单击下方的“任务”页签，单击。 设置任务相关信息后单击“完成”。 分解子任务 单击已创建的任务，进入任务详情页面。单击，设置子任务相关信息。 父主题： 移动端操作指南

查看更多 →

简单任务管理 创建任务 点击“我的任务”右侧的。 设置任务相关信息，点击“创建”。 分解子任务 点击已创建的任务，进入任务详情页面。 点击，设置子任务相关信息。 父主题： PC端操作指南

查看更多 →

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

查看更多 →