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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场景挖掘 平台支持基于内置场景挖掘算法对数据包进行场景挖掘。具体操作步骤如下： 在左侧菜单栏中，单击“数据资产 > 源数据包”。 选择“数据包”页签，单击操作栏中的“详情”，进入数据包详情页。 单击数据包信息的“场景挖掘”，后台会自动进行内置场景挖掘。 图1 场景挖掘 当数据包的回放处理未完成时，场景挖掘按钮置灰。

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场景挖掘 场景挖掘 内置场景挖掘规则 父主题： 源数据包

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意见反馈 如果您在体验的过程中有任何意见或建议，单击头像，在弹出菜单中，选择“帮助与反馈 > 问题反馈”，进入反馈，将您的想法传递反馈。 父主题： Mac端

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管理”页面。 设置检视意见 根据需要选择是否勾选“启用检视意见分类与模块”启用检视意见。 配置检视意见分类。 启用系统预置检视意见分类 勾选“启用系统预置检视意见分类”，可直接使用系统预置检视意见分类。 自定义分类 支持自定义检视意见分类，输入类型名称，按Enter键保存。 请输

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内置场景挖掘规则 内置场景挖掘算法都是基于规则进行片段挖掘。平台支持的内置场景挖掘规则如下： 道路---道路环境---高速 检验规格： 包含高精地图信息 主车行驶区域road级别type为motorway 道路---道路环境---城市快速路 检验规格： 包含高精地图信息 主车行驶

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单击图标添加评审意见，也可在合并请求的“详情 > 评审意见”中直接添加评审意见。 评审意见门禁已通过：当合并请求中无评审意见，或者所有评审意见均无需解决或已被解决时显示。 存在未解决的评审意见：当合并请求中的评审意见未被解决时显示。 门禁的通过 当您已解决评审意见中提出的问题后，可在合并请求的“详情

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难例挖掘作业 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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review_categories String 检视意见分类 review_categories_cn String 检视意见分类中文名 review_categories_en String 检视意见分类英文名 review_modules String 检视意见模块 severity String

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意见反馈 点击“我的”-“意见反馈”，选择“问题类型”，如投诉、其他问题等，提交反馈意见。可在“我的反馈”中查看问题反馈处理进展。 父主题： 客服与帮助

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力的特征。 特征的数量并非重点，质量才是，总之强表达能力的特征最重要。 能否挖掘出强表达能力的特征，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。

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数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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此次变更是否新增文件 resolved Boolean 检视意见是否解决 archived Boolean 检视意见是否存档 review_categories String 检视意见分类 review_categories_cn String 检视意见分类中文名 review_categories_en

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获取检视意见设置 功能介绍 获取检视意见设置 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/repositories/{repository_id}/review_setting

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说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为，推送更具针对性的内容，实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法，深度挖掘物品之间的联系，自动匹配精准内容。 热门推荐 基于多维度数据分析，自动匹配所覆盖用户群体更关心的内容进行重点展示。 获取推荐结果 根据不同的功能模块，获取对应的推荐结果。

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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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够更全面、深入地了解污染来源和分布情况。 单点数据挖掘与污染溯源：基于单点数据挖掘技术，国蓝中天为污染溯源提供了有效支撑。这有助于快速、准确地找到污染源，为后续的管制措施提供有力依据。 综合数据挖掘分析支持决策：通过综合数据挖掘分析，国蓝中天能够为管治提供决策支持。这种数据驱动的

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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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知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过

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