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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模拟案例 案例概述 创建缺陷 分析缺陷 确认缺陷 修复缺陷 测试缺陷 验收缺陷 关闭缺陷 激活缺陷 协同下发缺陷 父主题： 缺陷管理最佳实践

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地理搜索 本章节主要介绍地理搜索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 地理搜索 样式 提示文本：组件的提示输入信息。 adcode显示：勾选时将显示地理位置的编码。 字号：设置组件文本的字号大小。

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radius) 地理圆形，由圆心地理点（ST_POINT）和半径构成的地理圆形区域。 ST_CIRCLE(ST_POINT(1.0, 1.0), 1.234) 用户可以以基本地理空间几何元素为基础，构造复杂的地理空间几何元素，具体的变换方法见表2。 表2 基于基本地理空间几何元素构造复杂几何元素的变换表

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radius) 地理圆形，由圆心地理点（ST_POINT）和半径构成的地理圆形区域。 ST_CIRCLE(ST_POINT(1.0, 1.0), 1.234) 用户可以以基本地理空间几何元素为基础，构造复杂的地理空间几何元素，具体的变换方法见表2。 表2 基于基本地理空间几何元素构造复杂几何元素的变换表

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> 告警模拟测试”。 配置模拟测试参数，具体参数说明如表1所示，配置完成后，单击“提交”。 表1 模拟测试参数说明 参数名称 参数说明 操作类型 选择操作类型。 ID ID自动生成，可修改。 应用/服务 选择应用和服务。 严重级别 选择告警严重级别。 告警类型 选择告警类型。 主机名

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模拟案例 案例概述 创建原始需求 处理原始需求 编辑原始需求详情 父主题： 原始需求管理实践

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> 告警模拟测试”。 配置模拟测试参数，具体参数说明如表1所示，配置完成后，单击“提交”。 表1 模拟测试参数说明 参数名称 参数说明 操作类型 选择操作类型。 ID ID自动生成，可修改。 应用/服务 选择应用和服务。 严重级别 选择告警严重级别。 告警类型 选择告警类型。 主机名

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模拟定位信息 功能介绍 云手机模拟定位信息包括GPS数据、基站信息、WiFi BSSID信息，并提供地理编码/逆地理编码功能。 使用方法 GPS数据和基站信息的注入 在手机adb shell环境里执行echo "参数列表（参数之间用“:”分割）" > /data/gps/fifo。

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模拟告警规则 功能介绍 Simulate alert rule 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/siem/alert-rules/simulation 表1 路径参数 参数 是否必选

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接入模拟设备 创建产品 选择左侧导航栏“边缘节点 > 设备建模”进入页面，单击右上角“创建产品”。 创建产品 所属资源空间：与节点所属资源空间一致 产品名称：自定义 协议类型：MQTT 数据格式：JSON 厂商名称：自定义 设备类型：MQTT_Device 在单击“产品名称”下的

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人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能

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地理位置编码 编码 地理位置 编码 地理位置 编码 地理位置 编码 地理位置 AD 安道尔 EC 厄瓜多尔 LB 黎巴嫩 RO 罗马尼亚 AE 阿拉伯联合酋长国 EE 爱沙尼亚 LC 圣卢西亚 RS 塞尔维亚 AF 阿富汗 EG 埃及 LK 斯里兰卡 RU 俄罗斯联邦 AG 安提瓜和巴布达

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地理位置编码 地理位置 地理位置编码 地理位置 地理位置编码 地理位置 地理位置编码 中国 CN 智利 Chile 立陶宛 Lithuania 安徽 AH 圣诞岛 Christmas Island 卢森堡 Luxembourg 北京 BJ 哥伦比亚 Colombia 北马其顿（前南斯拉夫马其顿共和国）

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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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数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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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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模拟数据分析 交通卡口通行车辆分析 某公司供应链需求分析 零售业百货公司经营状况分析

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