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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代码生成 简介 构造函数生成 Override/implement方法 组织imports 生成getters和setters 生成hashCode()和equals() 测试 生成toString() 父主题： Java

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装目录。参数说明请参见表3。 代码生成功能由3个 operation 配合完成。执行顺序为Operation1启动代码生成任务，Operation2查询任务状态（可多次执行），当Operation2查询状态为成功时，执行Operation3下载代码至本地。 Operation3执

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代码生成 CodeArts Repo模板生成代码 Devstar 模板生成代码 查询任务详情 下载模板产物 父主题： API

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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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生成业务代码 使用说明 页面设计完成后，您可以根据配置生成应用的基本代码。代码生成后，会下载至本地，供您使用。 操作步骤 参考登录AstroPro界面中操作，登录AstroPro界面。 在左侧导航栏中，选择“前端应用”。 选择待操作应用，单击模块内的“应用开发”，进入设计器。 单击顶部工具栏的“下载源码”按钮。

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生成服务代码 使用说明 根据配置的业务模型，生成服务的基本代码。代码生成后，会提供一个压缩包，供您使用。关于代码结构的详细介绍，请参见服务开发框架详解。 操作步骤 参考编辑服务中操作，完成业务模型的配置。 在服务依赖中，单击“创建”。 输入变更日志描述信息，单击“创建”。 系统开始创建服务，并生成该服务的代码。

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在线生成SDK代码 API Explorer 的代码示例能根据需要填写参数后动态生成SDK代码，降低您使用SDK的难度，推荐使用。 GES在API Explorer仅对接常用Region供用户调试，若动态生成代码的客户端初始化使用的Region不满足使用场景，可参考如下代码： //

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按以上步骤设置完外设和工程配置后，就可以生成裸机工程代码了，如下图所示：生成的裸机工程目录结构如下表所示：

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通过华为云服务获取的用户token。 代码生成位置 应用代码生成后的地址，目前支持CodeArts Repo地址和压缩包下载地址。 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 POST /v1/jobs/template

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CodeArts Repo模板生成代码 功能介绍 使用CodeArts Repo模板创建应用代码。 通过CodeArts Repo模板创建生成应用代码的任务，并将应用代码存储于指定的CodeArts Repo仓库中或者生成代码压缩包，可以通过返回的任务 ID 查询相关任务状态。 接口鉴权方式

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生成代码和资源描述文件 修改api/v1/memcached_types.go或controller中的markers之后，需要重新生成代码和资源描述文件。 # 生成 api/v1/zz_generated.deepcopy.go make generate # 生成 config/crd/bases

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SDK代码示例自动生成 API Explorer提供API检索及平台调试，支持全量快速检索、可视化调试、帮助文档查看、在线咨询。 您只需要在API Explorer中修改接口参数，即可自动生成对应的代码示例。同时，可在 集成开发环境 CloudIDE中完成代码的构建、调试、运行等操作。

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步骤四：生成服务代码 基于配置的业务模型生成服务的基本代码。代码生成后，会提供一个压缩包，供您直接使用。 在服务依赖页面，单击“创建”。 图1 创建服务 输入变更日志描述信息，单击“创建”。 系统开始创建服务，并生成该服务的基本代码。代码生成后，界面会提供一个压缩包，可直接下载使

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步骤5：生成服务代码 根据配置的业务模型生成该服务的基本代码。代码生成后，会提供一个压缩包，供您使用。关于压缩包中代码的详细介绍，请参见服务开发框架详解。 在服务依赖页面，单击“创建”。 图1 创建服务 输入变更日志描述信息，单击“创建”。 系统开始创建服务，并生成该服务的基本代

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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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，无需任何代码开发，自动生成满足用户精度要求的模型。可支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计，还提供了“自动学习白盒化”的

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迁移后源数据对应的数据集。 数据集实例 源数据迁移后生成的数据集实例名，可自定义命名。 单击图标，运行“生成迁移后的源 数据实例 ”代码框内容。 生成目标数据实例 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 生成数据 > 生成目标数据实例”。界面新增“生成迁移后的目标数据实例”内容。 对应参数说明，如表7所示。

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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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调用接口查询模板列表查询模板列表。 调用接口查询模板详情（V3）查询模板 UUID。 调用接口Devstar 模板生成代码创建代码生成任务。 调用接口查询任务详情查询任务详情。 调用接口下载代码工程下载代码到本地。 创建生成代码任务 调用接口查询模板列表查询模板列表,获取 template_id。 POST /v1/templates/query

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