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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选数据。 大屏A中创建单选下拉框、标题组件，标题携带下拉框中选择的过滤条件，跳转到大屏B。 下拉框：字段设置，选项/维度选择“region”。控件变量设置如图所示。 图3 设置控件变量 标题：在标题的“样式 > 文本样式 > 文本设置”设置标题显示名称“区域”。 大屏B中创建柱状图，类别轴/维度选择“region”

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后，单击Title可以新建一个窗口。 文本样式 字体：设置标题的字体。 字号：设置标题的字号。 文本间距：设置标题的文本间距 颜色：设置标题的字体颜色。 字体粗细：设置标题的字体粗细。 对齐方式：设置标题的对齐方式，可以设置为左侧、右侧、水平居中。 数据 上图中的示例数据如下： [

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标题 标题组件用于展示页面标题。 在表单开发页面，从“基础组件”中，拖拽“标题”组件至表单设计区域，如图1。 图1 标题 属性 标题加粗：是否打开开关，默认关闭状态。 字段状态：指成员在访问表单时，对该字段的可见、可编辑权限。 隐藏：勾选后，页面上会隐藏该字段。 标题内容：在页面展示的标题名称，支持中英文。

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标题 标题组件用于展示页面标题。 在表单开发页面，从“通用组件”中，拖拽“标题”组件至表单设计区域，如图1。 图1 标题 显示名称：页面标题内容，可以设置为中文，也可以设置为英文。 标题大小：设置标题的大小。 标题位置：设置标题的位置。 字体颜色：设置标题的字体和颜色。 行数：标题占页面的行数。

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标题 标题是文本组件的一种，用于展示大屏的各类标题，可展现大、中、小等类型的标题，并可通过拼搭进行组合使用。 在大屏设计页面，从“全部组件 > 文本”中，拖拽“标题”组件至画布空白区域，如图1。 图1 标题 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

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标题 标题是文本组件的一种，用于展示大屏的各类标题，可展现大、中、小等类型的标题，并可通过拼搭进行组合使用。 在大屏设计页面，从“全部组件 > 文本”中，拖拽“标题”组件至画布空白区域，如图1。 图1 标题 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

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配置。 隐藏：设置为隐藏后，页面上会隐藏该字段。 样式：设置分段标题的显示样式。 图2 选择分段标题样式 标题大小：设置分段标题的大小，如大、中和小。 标题颜色：设置分段标题内容的显示颜色。 背景颜色：设置分段标题样式的背景颜色。 父主题： 表单样式布局组件介绍

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分段标题 分段标题为样式型组件，用于对页面中内容进行分隔。 在左侧组件区域，选择“分段标题”组件，并拖拽至设计区域，如图1所示。 图1 拖拽分段标题组件到设计区并设置属性 基础配置： 标题：设置分段标题的内容，最多支持输入32个字符。 样式：设置分段标题的显示样式。 图2 选择分段标题显示样式

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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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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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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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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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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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设置标题到导航栏 扫码体验： 请求参数 参数 类型 必填 说明 title String 是 标题 返回结果 无。 请求示例 ES6版本 HWH5.setNavigationBarTitle({ title: '{{ book.brand }}' }).catch(error

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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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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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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针对客户的特定场景需求，定制垂直领域的语音识别模型，识别效果更精确。 录音文件识别 对于录制的长语音进行识别，转写成文字，提供不同领域模型，具备良好的可扩展性，支持热词定制。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景的语音识别进行优化，识别率达到业界领先。 稳定可靠 成功应用

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