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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高阶能力 部分运行 在Workflow中使用大数据能力（DLI/ MRS ） 父主题： 如何开发Workflow

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高阶实战 发布 WeLink We码应用 发布WeLink轻应用 发布微信小程序

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高阶能力 创建屏幕轮播

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高阶功能 配置内容安全检测

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高阶云服务清单 一级分类 二级分类 云服务产品 产品部确认分类 产品部 计算 计算 云手机CPH 开放能力 计算产品部 函数工作流 FunctionGraph 开发平台 PAAS产品部 容器 容器 云容器引擎CCE 开放能力 计算产品部 云容器实例CCI 开放能力 计算产品部 存储

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思维导图 本节介绍思维导图工作项说明及常见操作。 思维导图工作项说明 思维导图 思维导图模拟案例 修改思维导图 删除思维导图 一个项目可新建多个思维导图，且支持修改和删除。 思维导图工作项说明 思维导图，是对项目的需求进行统一规划，以思维导图的形式进行需求规划和分解，即将工作项的

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思维导图 本节介绍思维导图工作项说明及常见操作。 思维导图工作项说明 思维导图 思维导图模拟案例 调整思维导图 修改思维导图 删除思维导图 一个Scrum项目可以创建多个思维导图，且可删除。 思维导图工作项说明 思维导图，是对Scrum项目的需求进行统一规划，以思维导图的形式进行

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思维导图 新建思维导图 绘制思维导图 管理思维导图 管理模板 父主题： 测试设计

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0的基础与高阶操作，TensorFlow2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0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

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绘制思维导图 完成新建思维导图操作后，在“测试设计”页面单击需要编辑的思维导图名称，即可进行思维导图的绘制。 新增节点 新增节点包括新增邻节点（即同级节点）与新增子节点。选中思维导图中任一节点，可根据需要选择新增节点的类型。根节点只能新增子节点，其它节点可以新增邻节点和子节点。 新增子节点

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管理思维导图 基础操作 进入思维导图后，除了编辑节点，还可以进行以下操作： 操作项 说明 重命名 单击思维导图左上方，在弹框中输入新名称，可以对当前思维导图重命名。 删除思维导图 在思维导图页面右上方单击，在下拉列表中选择“删除思维导图”，单击“确定”，删除当前思维导图。 被删除的思维导图将移入回收站中。

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新建思维导图 思维导图又称脑图，用于规划测试方案，设计测试场景、定义测试点、编排测试步骤、生成测试用例等。在测试计划服务的“测试设计”页面中可以使用思维导图功能。 前提条件 具有创建思维导图的权限（即在项目内的角色为：除了浏览者、参与者、运维经理的其他角色。请参考用户管理）。 普通新建

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高阶(精细)生产方案向导 您可以参考向导制定一个高阶的生产方案。 前提条件 已登录MBM-F，且拥有该菜单栏目的操作权限。 操作步骤 在顶部导航栏中，选择“制造数据模型管理 > 从这里开始 > 高阶(精细)生产方案向导”。 进入“高阶(精细)生产方案向导”页面。 图1 高阶生产方案向导

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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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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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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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ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。只需三步，标注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理

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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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