知识管理 ”，进入“知识管理”页面。 在“知识管理”首页下的“快速创建”中，单击“文档”或“思维导图”可以快速创建“文档”或“思维导图”。 在“知识管理”首页下的“快速访问”中，可以快速访问近期打开的“文档”或“思维导图”。 “快速访问”下每页可显示5个近期打开的项目，最多2页显示共10个近期打开的项目。

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关联需求 通过特性目录设计并归档用例并未与需求关联，通过以下步骤可以关联需求。 进入基于特性目录生成的思维导图。 找到已完成归档且需要关联需求的用例，单击。 在页面右侧单击“关联需求”，在弹框中勾选需求，单击“确定”，单击右上角“保存”。 单击导航栏“测试 > 测试用例” ，在页

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帮助用户高效管理测试活动，保障产品高质量交付。了解更多 测试设计：使用启发式思维导图的形式进行测试用例设计和评审，更加直观，效率更高。 支持Xmind直接导入生成在线思维导图测试设计；支持在线编辑思维导图; 支持4层测试设计方法（特性-场景-功能点-用例）；一键批量生成测试用例；

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过新建原始需求功能，可以设置需求的背景、价值、详情、优先级等信息。 规划管理 您可以通过思维导图或者甘特图规划项目中的工作项。 思维导图中包括Epic、Feature、US和Task。 甘特图中包含Epic、Feature、US、Task、Bug和里程碑。 在新建工作项页面还支持新增各种类型的工作项。

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from dataframe”标注下的对应值。 本文以使用“CMF”方法为例。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 迁移操作 > CMF”。 界面新增如图1所示内容。 图1 使用CMF算法迁移数据 参数含义如表5所示。 表5 使用CMF算法迁移数据参数说明 参数 参数说明

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操作路径：培训-学习-学习项目-更多-循环任务设置 图12 循环任务设置1 图13 循环任务设置2 报名设置 管理员可通过让学员报名的方式进行学习资源的控制 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-报名设置 图14 报名设置1 图15 报名设置2 复制 学习项目支持复制，便于管理员快速创建/编辑

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测试设计在整个测试活动中起到承前启后的作用，测试设计的目的是明确测试活动的范围、测试目标和测试方法、能够指导测试执行过程的开展，从而规范测试行为。 借助思维导图可以进行启发式测试设计并可视化承载设计过程。 根据设计输入的不同，分为“需求>场景>测试点>用例”与“特性>场景>测试点>用例”两种流程，最终输出测试方案和测试用例。

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ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。只需三步，标注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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自由模式：可以不按顺序学习课件，可随意选择一个开始学习 解锁模式：设置一个时间，按时间进程解锁学习，解锁模式中暂时不支持添加线下课和岗位测评 图4 选择模式 阶段任务 图5 阶段任务 指派范围：选择该学习任务学习的具体学员 图6 指派范围1 图7 指派范围2 设置：对学习任务进行合格标准、奖励等设置

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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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2.0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 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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整阈值”。 图6 调整阈值 如下图所示，您可以根据实际需求，选择合适的阈值，然后单击“确定”。 用户问法与标准问的相似度大于直接回答阈值时，直接返回相应答案。 用户问法与标准问的相似度大于推荐问阈值时（小于直接回答阈值），返回相似度较高的标准问给用户再次确定用户意图。 用户问法与

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在项目详情页面，单击“工作 > 需求管理 > 规划”。 单击“思维导图规划”，进入思维导图页面，使用 需求规划和需求分解新建工作项。 单击“工作 > 需求管理 > 工作项”，单击工作项名称编辑工作项。 设计需求规划图时，只添加了工作项的标题。完成规划图后，需要修改Story详情，包括描述信息、基本信息等。

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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自动学习模型训练图片异常？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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项目规划包括思维导图规划和甘特规划。 思维导图：是对Scrum项目的需求进行统一规划，以思维导图的形式进行需求规划和分解，即将工作项的层级结构展示出来，更直观的展示父子关系，在需求规划中新建工作项后，会自动生成到Epic、Feature、Backlog和迭代页面列表中。 甘特图：以图示

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"import torch;import torch_npu;print(torch_npu.npu.is_available())" 如下图返回True即为成功 图1 验证成功 父主题： DevServer资源使用

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的过程。通常，用户采集的数据或多或少都会有很多格式问题，无法被进一步处理。以图像识别为例，用户经常会从网上找一些图片用于训练，但是其质量难以保证，有可能图片的名字、路径、后缀名都不满足训练算法的要求；图片也可能有部分损坏，造成无法解码、无法被算法处理的情况。因此，数据校验非常重要

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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