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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添加习题 添加判断题 添加单选题 添加多选题 添加填空题 添加简答题 添加函数题 添加单人项目题 添加通用题 添加AI习题 添加数据库题 父主题： 教研资源

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习题判题 功能介绍 习题判题 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 /v1/assemble/exercise/{exercise_id}/judge

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填写习题基本信息。 习题描述：请在习题描述说明习题的要求和解题思路。 输入习题详情。 文本卡片：用于对代码进行整体说明。 代码卡片：分为习题代码和参见答案。 习题代码：是为学生可见，参见答案学生侧无法展示。 测试用例：针对参见答案，分为自定义、用例模板和文本匹配。 文本匹配：应用于学生代码和参见答案完全匹配的场景。

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习题库 新增习题库 管理习题库 父主题： 教研资源

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作业习题创建 单选题创建，选择单选题题型、修改分值，录⼊题⽬、选项、参考答案、习题难易度、知识点、标签、习题解析。 题⽬、选项、参考答案、难易度为必填项。 可设置知识点、个⼈标签，个⼈标签便于快速检索，如设置“JAVA第⼀章”。 图1 单选题创建 多选题创建。 图2 多选题创建 判断题创建。

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difficult DifficultInfo object 习题难度信息 exercise_type Integer 习题类型编号 exercise_type_name String 习题类型名称 order_count Integer 习题库里习题编号 knowledge_point Array

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新增习题库 进入Classroom的个人中心，在“教研资源”中选择“习题库”，单击“创建习题库”。 填写习题库的基础信息。 单击习题库详情页的“添加习题”。 根据需求筛选习题。 选中任意习题并拖动，就可进行多选。拖动选择的习题到作业区域，即可完成习题的添加。 保存习题库。 保存之后，习题会按照类型进行分类显示。

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选择目标习题库后，单击即可进入习题库详情。 单击“编辑习题库”。 发布中的习题库无法编辑。 删除习题库 进入Classroom的个人中心，在“教研资源 > 习题库”中选择需要删除的习题库。 选择目标习题库后，单击即可进入习题库详情。 单击“删除习题库”。 下架以后才可以删除习题库。 父主题： 习题库

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、线上教师为辅的双师教学生态。提升本地教师专业化水平，大幅提高课后服务素质类课程授课效率，增加教师课酬收入。提升课后服务质量，巩固课后服务参与率，保障学校课后服务工作可持续开展，推进素质教育高质量发展。 图2 学校课后服务全流程数字化管理 图3 七大渠道优质素质类资源入校 满足学生个性化全面成长需求，提高家长满意度

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PackageCard objects 习题库列表 表5 PackageCard 参数 参数类型 描述 id String 习题库id name String 习题库名称 tag_name String 标签名称 school String 学习名称 teacher_name String

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购买习题库 购买习题库 登录Classroom，进入到“教学市场”。 选择目标习题库。 快速检索目标习题库：通过分类标签和搜索框进行组合检索。 购买习题库。 只有老师角色才可以进入到习题库详情页面。 未实名认证无法进行购买。 未购买的习题库只能查看前三类习题。 订单确认。 确认资源总价。

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参数类型 描述 id String 习题id name String 习题名称 description String 习题描述 difficult DifficultInfo object 习题难度信息 exercise_type Integer 习题类型编号 exercise_type_name

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获取习题所有难度 功能介绍 获取习题所有难度 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 GET /v1/baseresource/extend-resource/difficult/all

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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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描述 id String 习题库id name String 习题库名称 tag_name String 标签名称 school String 学习名称 teacher_name String 教师名称 order_count Integer 租户习题库编号 image_url 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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管理考试 学生完成课程学习后，教师可以在对应的课程下为学生创建考试。 试卷关联课程 教师可以将教研资源中的习题、试卷添加到考试中。 添加习题 试卷库 教师 发布考试 教师完成添加试卷和关联课程的操作，确认考试无误后可以发布考试。 学生 加入考试 完成考试 学生完成课程学习后，可以联系老师获取考试链接进行考试。

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