DLI 的作业桶设置后请谨慎修改，否则可能会造成历史数据无法查找。 操作步骤 在DLI控制台左侧导航栏中单击“全局配置 > 工程配置”。 在“工程配置”页面，选择“DLI作业桶”，单击配置桶信息。 图1 工程配置 单击打开桶列表。 选择用于存放DLI作业临时数据的桶，并单击“确定”。 完成设置后DLI作业

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模型工程 分类 聚类 评估 推荐 回归 文本 时间序列 父主题： 预置算子说明

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工程创建 创建产品/服务/微服务信息 添加开发中心用户 创建团队 配置服务扩展信息 添加团队成员 创建版本 父主题： 基于Spring Cloud框架进行应用上云

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工程能力 导入导出应用源码包 应用打包发布 如何下载发布后的包 如何发布补丁包 如何制作实例化数据包 如何保护应用代码 如何管理应用版本 如何使用沙箱进行测试 如何安装应用 父主题： 经典版应用开发指导

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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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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等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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自动学习 垃圾分类（使用新版自动学习实现图像分类） 预置算法 使用AI Gallery的预置算法训练模型 订阅模型部署在线服务 一键完成商超商品模型部署 自定义镜像 用于推理部署 从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 05 自动学习 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低

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AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户

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特征工程 特征工程中已经预置了两个特征处理工程，这里暂不使用，会提供端到端的操作流程，帮助用户快速熟悉特征工程界面操作。 如果需要了解特征工程操作详情，可查看模型训练服务《用户指南》中的“特征工程”章节内容。 无故障硬盘训练数据集特征处理 单击菜单栏中的“特征工程”，进入特征工程首页，如图1所示。

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排序样本预处理 图1 特征工程 创建特征工程 创建特征工程操作步骤如下： 在“离线作业”下，单击“特征工程”页签，单击上方“创建”，进入“创建特征工程”页面。 在“创建特征工程”页面，填写特征工程“名称”、“场景”和“描述”。 特征工程名称：请以“ETL-”开始，只能由字母、数字、中

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Demo工程目录 合约开发和调测可参考合约示例Demo，单击链接获取AssemblyScript语言合约工程Demo。 build目录下optimized.wasm为合约编译后对应的wasm字节码文件(最终合约类型文件为optimized.wasm压缩成的*.zip包，合约示例Demo)。

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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 场景描述 媒资推荐场景中，通常

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单击“创建”，弹出“创建训练”对话框。 配置训练工程参数，如表1所示。 表1 新建训练工程参数说明 参数名称 参数说明 请选择模型训练方式 模型训练方式。包含如下选项： 新建模型训练工程 新建联邦学习工程 新建训练服务 新建超参优化服务 请选择：新建模型训练工程。 模型训练名称 模型训练名称。 只能以字母（A~Z

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管理工程 自定义创建工程 使用场景模板创建工程 复用模板创建工程 基于模板创建工程 单次启动工程 周期启动工程 父主题： 数据准备

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创建工程 创建联邦学习工程，编写代码，进行模型训练，生成模型包。此联邦学习模型包可以导入至联邦学习部署服务，作为联邦学习实例的基础模型包。 在联邦学习部署服务创建联邦学习实例时，将“基础模型配置”选择为“从NAIE平台中导入”，自动匹配模型训练服务的联邦学习工程及其训练任务和模型包。

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创建一个PerfTest工程，工程名称为createProjectTest，工程描述为description。 /v1/projectId/test-suites { "name" : "createProjectTest", "description" : "description"

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选择monitorapp的Main入口类,注意MANIFEST.MF位置选择模块根目录->单击apply。 单击上方build选项->选择build Artifacts->monitor-app:jar->build 打包完成得到monitor-app.jar文件。(如运行遇到错误(Invalid

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选择对应的开发板MCU（对于正点原子STM32F407开发板，选择STM32F407ZG），如下图所示：

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创建工程 以下两种方式选其一： 使用本地IDE进行开发 打开IDEA，选择“file > new > New Project”，选择新建maven工程。 导入相关maven依赖。 导入ModuleSDK依赖包。右键单击“Open Project Structrure”，选择“Li

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