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

查看更多 →

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

查看更多 →

Trace_Flag：指定跟踪标记序号，当前仅支持 1117, 1118, 1204, 1211, 1222, 1224, 3604。 @ Trace_Action：指定跟踪标记操作，1为打开跟踪标记，0为关闭跟踪标记，-1为查看跟踪标记。 打开跟踪标记1117，示例如下： EXEC

查看更多 →

标记镜像 使用health docker tag命令给待上传的镜像打标签。 执行镜像相关命令，请在本地搭建Docker环境，要求安装的容器引擎版本必须为1.11.2及以上。 默认标记到当前所在项目，需先使用切换项目命令进入想要上传镜像的项目。 命令结构 health docker

查看更多 →

标记镜像 操作场景 用户可以使用“镜像标签”对镜像进行分类。您可以增加、修改或删除镜像标签，也可以在镜像列表中按标签搜索需要的镜像。 镜像添加标签和使用标签搜索镜像时，查询预定义标签需要申请标签管理服务（Tag Management Service，TMS）的访问权限。 如您的组

查看更多 →

流量标记 Java Chassis通过Handler实现了基于流量标记治理能力。其中Provider实现了限流、熔断和隔离仓，Consumer实现了重试。 使用流量标记治理能力，首先需要在代码中引入依赖： <dependency> <groupId>org.apache.servicecomb</groupId>

查看更多 →

流量标记 Java Chassis通过Handler实现了基于流量标记治理能力。其中Provider实现了限流、熔断和隔离仓，Consumer实现了重试。 使用流量标记治理能力，首先需要在代码中引入依赖： <dependency> <groupId>org.apache.servicecomb</groupId>

查看更多 →

> 策略配置”。 单击“告警标记”，进入告警标记页面。 单击“添加”。 配置标记规则，参数说明如所示，配置完成后，单击“确定”。 表1 告警标记规则参数说明 参数名称 参数说明 规则名称 告警标记规则名称。 生效时间 标记规则生效时间。 过期时间 标记规则过期时间。 应用/服务 匹配命中的自有服务。

查看更多 →

> 策略配置”。 单击“告警标记”，进入告警标记页面。 单击“添加”。 配置标记规则，参数说明如所示，配置完成后，单击“确定”。 表1 告警标记规则参数说明 参数名称 参数说明 规则名称 告警标记规则名称。 生效时间 标记规则生效时间。 过期时间 标记规则过期时间。 应用/服务 匹配命中的自有服务。

查看更多 →

数据标记柱图 数据标记柱图是柱状图的一种，通过柱形图的形式展现数据的整体表现，额外的数据标注更直观的展现数据的大小。 在大屏设计页面，从“全部组件 > 图表”中，拖拽“数据标记柱图”组件至画布空白区域，如图1。 图1 数据标记柱图 图2 边距样式说明 卡片 卡片是指包裹图表组件的

查看更多 →

标记为转人工 功能介绍 智能问答返回结果后，用户对问答结果标记为转人工操作，标注为转人工的问答结果会加入到未解决问题中。 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

查看更多 →

数据标记柱图 数据标记柱图是柱状图的一种，通过柱形图的形式展现数据的整体表现，额外的数据标注更直观的展现数据的大小。 在大屏设计页面，从“全部组件 > 图表”中，拖拽“数据标记柱图”组件至画布空白区域，如图1。 图1 数据标记柱图 图2 边距样式说明 卡片 卡片是指包裹图表组件的

查看更多 →

SSML标记语言介绍 本文为您介绍SSML（Speech Synthesis Markup Language）标记语言的功能、标签使用及示例。 概述 SSML 是一种基于 XML 的 语音合成 标记语言。使用 SSML 可以更加准确、具体的定义合成音频的效果，包括控制断句分词方式、发

查看更多 →

线模型。 图5 确定发布 调整阈值 训练好的模型可以通过调整阈值，影响机器人直接回答的准确率。阈值越高，机器人越严谨，对用户问的泛化能力越弱，识别准确率越高；阈值越低，机器人越开放，对用户问的泛化能力越强，识别准确率越低。 针对历史版本的模型，可以根据当前模型调节直接返回答案的阈值。

查看更多 →

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

查看更多 →

华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

查看更多 →

FMK_FUNC_HOST_VISIBILITY FMK_FUNC_DEV_VISIBILITY 父主题： 宏定义

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特征挖掘十分重要，尤其是具有强表达能力的特征，可以抵过大量的弱表达能力的特征。

查看更多 →

标记伸缩组和实例 操作场景 当您具有相同类型的许多资源时，标签可以为您提供灵活的资源管理能力，您可以根据分配给资源的标签快速识别特定资源。 通过标签的形式将自定义数据分配给每个伸缩组，您可以对伸缩组进行组织和管理，例如可以通过用途、所有者或环境对伸缩组资源进行分类。 每个标签均包

查看更多 →