地图数据服务 MapDS

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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onServerMouseFeatureNotify 回调方法描述 设备推送共享状态通知 回调方法定义 - (void) onServerMouseFeatureNotify : (int) mouseResult; 参数描述 表1 参数说明 参数 是否必须 类型 描述 mouseResult

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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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String 每个 可信计算 节点的数据集名 features 否 Array of DatasetFeatureEntity objects 数据集特征列 label 是 String 标签列，最大值1000 featuresList 是 Map<String,Array<String>>

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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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"required":"true","helpTip":""} "regressor_feature_vector_col": "model_features", # @param {"label":"regressor_feature_vector_col","type":"string","required":"false"

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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作业描述，最大长度512 最小长度：0 最大长度：512 datasets String 每个可信计算节点的数据集名 features Array of DatasetFeatureEntity objects 数据集特征列 label String 标签列，最大长度100 epoch Integer

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infomap算法（infomap） 功能介绍 根据输入参数，执行infomap算法。 infomap算法是一种基于信息论的社区发现算法，该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层次性的社区结构，其优化目标为找到最优的社区结构，使节点的层次编码长度最小。 URI POST /ges/v1

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"target label column"} "regressor_feature_vector_col": "model_features", # @param {"label": "regressor_feature_vector_col", "type": "string", "required":

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作业描述，最大长度512 最小长度：0 最大长度：512 datasets 否 String 每个可信计算节点的数据集名 features 否 Array of DatasetFeatureEntity objects 数据集特征列 label 否 String 标签列，最大长度100 epoch

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"helpTip": ""} "regressor_feature_vector_col": "model_features", # @param {"label": "regressor_feature_vector_col", "type": "string", "required":

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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 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。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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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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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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"required":"false","helpTip":""} "classifier_feature_vector_col": "model_features", # @param {"label":"classifier_feature_vector_col","type":"string","required":"false"

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strArray、map。 说明： 当feature_type为BASIC_INFO或CONTEXT时可选string,numerical和strArray。 feature_type为TAGS时只可选map。 是 示例 { "user_features":[

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下面示例创建了一个名为configmap-test的ConfigMap，ConfigMap的配置数据在data字段下定义。 apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: configmap-test data: # 配置数据

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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