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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人数 计费说明 CodeArts套餐的计费项为人数，即租户中所有项目成员的去重人数。 表1 人数计费 计费项 计费项说明 计费公式 人数 某一Region内，租户中所有项目的项目成员去重数量。 包括该租户中加入项目的成员，与从其他租户邀请加入到本租户项目的成员。 当用户被加入某个

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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 图像识别、语音识别、 机器翻译 编程实验

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查询登录人数 功能介绍 该接口用于查询登录人数，注意查询参数不可全空。 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 /v2/{project_id}/co

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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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2Vec， 自然语言处理 和 对话机器人服务 ModelArts平台开发实验 介绍自动学习、数据管理、深度学习预置算法、深度学习自定义基础算法和进阶算法 本培训为线下面授形式，培训标准时长为9天，每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收，客户以官网单击确认《培训专业服务签到表》作为验收合格依据。

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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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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 自学记录统计的是学员在知识库进行自学的学习数据

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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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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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统计 统计数据非实时数据，会延迟约 5~10分钟。 项目概览 缺陷度量 父主题： IPD自运营软件/云服务类项目

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个人数据保护机制 为了确保您的个人数据（例如IP、手机号码、邮箱等）不被未经过认证、授权的实体或者个人获取，服务过程中采用加密算法存储个人数据、控制个人数据访问权限以及记录操作日志等方法防止个人数据泄露，保证您的个人数据安全。 收集范围 服务过程中收集及产生的个人数据如表1所示：

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个人数据保护机制 为了确保您的个人数据（例如用户名、密码、手机号码等）不被未经过认证、授权的实体或者个人获取，MDR通过加密存储个人数据、控制个人数据访问权限以及记录操作日志等方法防止个人数据泄露，保证您的个人数据安全。 收集范围 MDR收集及产生的个人数据如表1所示。 表1 个人数据范围列表

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个人数据支持导出吗？ 如您需要查看导出您的考勤历史数据，您可以向企业管理员申请，请求企业管理员在企业制度允许的前提下为您导出个人考勤数据。 父主题： 考勤

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个人数据保护机制 为了确保您的个人数据（例如邮箱、手机号码、证件号码等）不被未经过认证、授权的实体或者个人获取，备案系统通过加密存储个人数据、控制个人数据访问权限以及记录操作日志等方法防止个人数据泄露，保证您的个人数据安全。 收集范围 备案系统收集及产生的个人数据如表1所示。 表1

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个人数据保护机制 为了确保您的个人数据（例如用户名、密码、设备信息等）不被未经过认证、授权的实体或者个人获取，IoT边缘通过加密存储个人数据、控制个人数据访问权限以及记录操作日志等方法防止个人数据泄露，保证您的个人数据安全。 收集范围 IoT边缘收集及产生的个人数据如表1所示： 表1

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个人数据保护机制 为了确保网站访问者的个人数据（例如用户名、密码等）不被未经过认证、授权的实体或者个人获取，漏洞管理服务通过加密存储个人数据、控制个人数据访问权限以及记录操作日志等方法防止个人数据泄露，保证您的个人数据安全。 收集范围 漏洞管理服务收集及产生的个人数据如表1所示。

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个人数据保护机制 为了确保网站访问者的个人数据（例如用户名、密码、手机号码等）不被未经过认证、授权的实体或者个人获取，DBSS通过控制个人数据访问权限以及记录操作日志等方法防止个人数据泄露，保证您的个人数据安全。 收集范围 DBSS收集及产生的个人数据如表1所示。 表1 个人数据范围列表

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统计 统计数据非实时数据，会延迟约 5~10分钟。 项目概览 缺陷度量 父主题： IPD系统设备类项目

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