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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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

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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

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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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>

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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>

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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

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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

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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批量标记消息已读 功能介绍 支持当前用户将指定的一批消息标记为已读 URI POST /koodrive/ose/v1/message/batchRead 请求参数 表1 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Authorization 是 String 该字段存储的是Access

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场景挖掘作业（数据标记） 作业输入输出规范 示例代码 构建镜像 父主题： 算子示例

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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

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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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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。

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访问日志的响应标记解读 UH（没有健康后端） 含义 UH（NoHealthyUpstream）表示上游服务没有健康的后端实例。 典型现象 目标服务的后端实例都不可用，如构造将目标服务的实例数设置为0。 典型日志 客户端日志。 应对建议 检查目标服务的负载配置，确认服务的实例均正常运行。

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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

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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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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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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。

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