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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雷达管理 雷达管理 查询雷达列表 父主题： 应用侧API参考

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雷达图 雷达图是指通过极坐标的展现形式，使用围合的区域，来表示数据在不同维度的具体表现。 在大屏设计页面，从“全部组件 > 图表”中，拖拽“雷达图”组件至画布空白区域，如图1。 图1 雷达图 图2 边距样式说明 卡片 卡片是指包裹图表组件的外层架构，可以理解为组件由卡片中基础元素

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雷达图 雷达图是指通过极坐标的展现形式，使用围合的区域，来表示数据在不同维度的具体表现。 在高级页面设计器中，单击，从“图表 > 雷达图”中，拖拽“雷达图”组件到画布中，如图1所示。 图1 雷达图 属性 在属性中，设置雷达图组件的位置、边框、背景等。 图2 属性 基础 组件标题：设置组件的标题。

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雷达图 雷达图可以展示分析所得数据或比率，用户能够清楚地查看各类数据指标及数据变化趋势。将多个维度的数据量映射到起始于同一个圆心的坐标轴上，结束于圆周边缘，并将同一组的点使用线连接起来。多用于维度值的分布。本文为您介绍雷达图相关配置。 字段 在“数据”标签页选择数据集，并将所需的

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雷达图 雷达图是一种常用的 数据可视化 图表，也称为蜘蛛网图或星形图。雷达图通过将多个数据系列的指标值在同一张图表中展示出来，以便于比较它们之间的差异和相似性。 在左侧组件区域，从“图表控件”中，选择“雷达图”组件，并拖拽至设计区，如图1所示。 图1 拖拽雷达图组件到设计区并设置属性

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雷达图 本章节主要介绍雷达图组件各配置项的含义。 样式 尺寸位置 图表尺寸：设置图表的宽和高。单位为px。 图表位置：设置图表在画布中的位置。单位为px。 图1 尺寸位置-雷达图 全局样式 字体：设置图表中文字的字体。 形状：设置图表中图像的形状，可设置为圆或多边形。 值标签 显

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扫描雷达 本章节主要介绍扫描雷达组件各配置项的含义。 样式 尺寸位置 图表尺寸：设置图表的宽和高。单位为px。 图表位置：设置图表在画布中的位置。单位为px。 图1 尺寸位置-扫描雷达 全局样式 字体：设置图表中文字的字体。 半径：输入数值或通过拖动设置半径大小。 值标签：设置图

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雷达图 雷达图可以展示分析所得的数字或比率，您能够一目了然地查看各类数据指标及数据变化趋势。本文为您介绍如何为雷达图添加数据并配置样式。 约束限制 维度轴由数据的维度决定，至少选择1个维度。例如日期、省份或产品类型。 度量轴由数据的度量决定，至少选择1个度量。例如订单数量。 前提条件

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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WT雷达图 本章节主要介绍WT雷达图组件各配置项的含义。 样式 WT雷达图和雷达图的样式配置相似，请参考样式配置WT雷达图的样式。 数据 WT雷达图和WT柱图的数据配置相似，请参考数据配置WT雷达图的数据。 交互 关于组件是否支持交互功能及交互的使用方法，请参考设置组件事件交互。

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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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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雷达数据采集与上传 堆体服务对雷达点云数据规格约束、云台采集和环境要求 激光雷达点云数据上传 父主题： 堆体测量

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查询雷达列表 功能介绍 查询雷达列表 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 GET /v1/{project_id}/radars 表1 路径参数 参数 是否必选

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，若其中穿插了其他数据操作，需要保证有前后衔接关系的两个代码框的dataflow名字一致。 绑定源数据 进入迁移数据JupyterLab环境编辑界面，运行“Import sdk”代码框。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 特征准备 > 绑定源数据”。界面新增“绑定迁移前的源数据”内容。

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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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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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