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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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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视频目标属性识别 输出JSON数据流到DIS指定的通道或者Webhook URL，包括告警结构化数据和图片数据。 JSON结果示例： { "stream_id": "001", "event_type": 2162688, "task_id":

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缺陷度量 统计维度 缺陷度量视图默认展示统计报表：缺陷概览统计、遗留缺陷DI趋势、缺陷累计三曲线、缺陷每日吞吐、缺陷按严重程度分布、缺陷按状态分布、成员遗留缺陷TOP8。 数值类统计报表：指标取值取当前时刻的全部工作项的相应数据，例：“缺陷概览统计”中的全部缺陷数等于统计时的全部缺陷总数。

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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 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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OPS08-01 使用度量指标衡量运营目标 风险等级 高 关键策略 定义清晰的运营成功的目标和 KPI，设置基线作为参考点并定期重新评估。与业务领导者和利益相关者确定服务的总体目标。确定各个运营团队的任务以及可能面临的挑战。并明确运营目标的关键绩效指标 (KPI)，可能是客户满意度、TTM、平均问题解决时间等等。根据

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部署记录度量 获取指定项目的应用部署成功率 获取指定应用的应用部署成功率 父主题： API

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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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媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。

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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。

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conversion_ratio Long - 度量单位和转换后的度量单位之间的转换比率。 例如： 度量单位为GB，转换度量单位为MB时，转换比率为1024，两者之间的转换公式为：1GB=1024MB。 measure_type Integer - 度量类型。 1：货币 2：时长 3：流量 4：数量

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创建云上视频目标属性识别作业 功能介绍 该接口用于创建云上视频目标属性识别作业。 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 /v2/{project_

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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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：单张图像识别速度小于0.1秒。 内容审核-文本 内容审核 -文本有以下应用场景： 电商评论筛查 审核电商网站产品评论，智能识别有色情、灌水等违规评论，保证良好用户体验。 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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创建边缘视频目标属性识别作业 功能介绍 该接口用于创建边缘视频目标属性识别作业。 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 /v2/{project_

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conversion_ratio Long - 度量单位和转换后的度量单位之间的转换比率。 例如： 度量单位为GB，转换度量单位为MB时，转换比率为1024，两者之间的转换公式为：1GB=1024MB。 measure_type Integer - 度量类型。 1：货币 2：时长 3：流量 4：数量

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内容。 绑定目标数据 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 特征准备 > 绑定目标数据”。界面新增“绑定迁移前的目标数据”内容。 对应参数说明，如表2所示。 表2 参数说明 参数 参数说明 数据集 迁移前目标数据对应的数据集。 数据集实例 迁移前目标数据的数据集实例。

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击链接或识别二维码进行学习 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-分享 图21 分享1 图22 分享2 数据监控 通过查看学员培训进度，监控学员学习状态 操作路径：培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据 自

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应用场景 2018年4月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 图像识别服务正式公测上线 基于深度学习技术，可准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力，帮助客户准确识别和理解图像内容。 公测 产品介绍

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