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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Object 设备孪生变更信息集合，每个孪生以key/value形式存在。value中包含是否可选、孪生metadata包含类型信息、孪生期望状态包含期望值和更新时间、孪生真实状态包含真实值和更新时间等。 delta Map 包含设备孪生期望值与真实值不同的孪生名称和期望值。 示例

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设备孪生获取 发布获取设备孪生请求。 Topic $hw/events/device/{device_id}/twin/get 参数 类型 说明 device_id String 终端设备ID 使用方式 使用MQTT客户端发布该Topic，与设备孪生获取结果成对使用。 参数说明 参数

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设备孪生更新 发布设备孪生更新信息。 Topic $hw/events/device/{device_id}/twin/update 参数 类型 说明 device_id String 终端设备ID 使用方式 使用MQTT客户端发布该Topic，与设备孪生更新结果配对使用。 参数说明

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设备孪生更新 发布设备孪生更新信息。 Topic $hw/events/device/{device_id}/twin/update 参数 类型 说明 device_id String 终端设备ID 使用方式 使用MQTT客户端发布该Topic，与设备孪生更新结果配对使用。 参数说明

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设备孪生获取 发布获取设备孪生请求。 Topic $hw/events/device/{device_id}/twin/get 参数 类型 说明 device_id String 终端设备ID 使用方式 使用MQTT客户端发布该Topic，与设备孪生获取结果成对使用。 参数说明 参数

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Object 设备孪生变更信息集合，每个孪生以key/value形式存在。value中包含是否可选、孪生metadata包含类型信息、孪生期望状态包含期望值和更新时间、孪生真实状态包含真实值和更新时间等。 delta Map 包含设备孪生期望值与真实值不同的孪生名称和期望值。 示例

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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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终端设备、边缘节点、IEF通信的过程中，设备孪生（DeviceTwin）起到了一个非常重要的作用，设备孪生保持设备的动态数据，包括特定背景下的设备专有实时数据，例如灯的开、关状态。 设备孪生具有与物理设备相同的特性，便于终端设备与应用之间进行更好地通信。应用发送的命令首先到达设备孪生，设备孪生根据应用设置的Expected

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终端设备、边缘节点、IEF通信的过程中，设备孪生（DeviceTwin）起到了一个非常重要的作用，设备孪生保持设备的动态数据，包括特定背景下的设备专有实时数据，例如灯的开、关状态。 设备孪生具有与物理设备相同的特性，便于终端设备与应用之间进行更好地通信。应用发送的命令首先到达设备孪生，设备孪生根据应用设置的Expected

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事件发生事件戳 twin Object 设备孪生变更信息集合，每个孪生以key/value形式存在。value中包含变化前last、变更后current的孪生信息，孪生信息中包含是否可选、孪生metadata包含类型信息、孪生期望状态包含期望值和更新时间、孪生真实状态包含真实值和更新时间等。

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timestamp Int64 事件发生事件戳 twin Object 终端设备孪生信息集合，每个孪生以key/value形式存在。value中包含是否可选、孪生metadata包含类型信息、孪生期望状态包含期望值和更新时间、孪生真实状态包含真实值和更新时间等。 示例 $hw/events/de

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timestamp Int64 事件发生事件戳 twin Object 设备孪生更新信息集合，每个孪生以key/value形式存在。value中包含是否可选、孪生metadata包含类型信息、孪生期望状态包含期望值和更新时间或孪生真实状态包含真实值和更新时间等。 示例 $hw/events/d

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事件发生事件戳 twin Object 设备孪生变更信息集合，每个孪生以key/value形式存在。value中包含变化前last、变更后current的孪生信息，孪生信息中包含是否可选、孪生metadata包含类型信息、孪生期望状态包含期望值和更新时间、孪生真实状态包含真实值和更新时间等。

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timestamp Int64 事件发生事件戳 twin Object 终端设备孪生信息集合，每个孪生以key/value形式存在。value中包含是否可选、孪生metadata包含类型信息、孪生期望状态包含期望值和更新时间、孪生真实状态包含真实值和更新时间等。 示例 $hw/events/de

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timestamp Int64 事件发生事件戳 twin Object 设备孪生更新信息集合，每个孪生以key/value形式存在。value中包含是否可选、孪生metadata包含类型信息、孪生期望状态包含期望值和更新时间或孪生真实状态包含真实值和更新时间等。 示例 $hw/events/d

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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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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