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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自动化测试模块 新建任务及结果查看功能 登录业务巡检平台。 单击顶部“功能测试”，进入自动化测试模块。 单击左侧“新建任务”，进入新建任务设置页面。依次选择脚本、选择设备、设置参数。 单击页面底部“提交任务”按钮，测试任务即可下发完成。 单击左侧“任务管理”，可看到任务执行状态。任务执行结束之后任务状态也会随即更新。

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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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Scott在2012年提出，金字塔中界面测试和单元测试的比例倒置形成倒金字塔，界面测试之上有大量的手工测试。反模式不是建议模式，但却是实际团队中大量存在的。团队初期没有自动化测试，完全依赖手工测试，然后从功能测试自动化入手，产生了一些界面自动化测试用例。这种由外向内进行自动化测试的建设方式，导致了这

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指导》。 测试流程规范设计指导 结合企业测试能力现状，协助客户制定端到端测试流程规范，输出《测试流程规范》。 测试自动化工厂平台赋能指导 对测试自动化工厂的测试整体理念、测试计划、测试场景设计、功能测试、接口测试、在线拨测进行平台能力的赋能指导。（总共4次指导） 测试过程实践指导

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创建接口自动化测试用例 CodeArts TestPlan接口自动化用例使用流程 创建CodeArts TestPlan接口自动化测试用例模板 使用自定义URL请求添加CodeArts TestPlan接口脚本 使用Postman快速添加CodeArts TestPlan接口脚本

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本”，进入“测试脚本”页面，完成脚本编辑。 性能自动化用例主要配置项与手工测试用例相似，详情请参考创建手工测试用例。 导入性能自动化用例 登录软件开发生产线首页，搜索目标项目并单击项目名称，进入项目。 单击导航栏“测试 > 测试用例”。 选择“用例库 > 性能自动化” 页签，单击

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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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成快速户型图生成 户型图部件自动识别：利用深度学习技术，自动识别2D户型图的墙体、门窗、比例尺。 户型图精校：利用比例尺生成3D真实世界坐标点，呈现精准户型 图2 户型图 硬装、柜体智能布置 自动化精装设计：基于AI和大数据，通过深度学习16.3亿图纸方案，实现精装方案自动设计.

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设计和落地 测试自动化工厂能力规划-基础版 在客户指定现场，根据客户测试能力现状和目标，提供测试能力方案设计、测试团队组织设计指导、测试自动化工厂平台赋能指导、测试过程实践指导、测试过程质量评估服务 主要面向NA大企提供端到端测试能力建设的规划。团队人数（研发+测试）小于80人，

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通过自托管资源池部署应用至云下IDC 通过自托管资源池实现跨Region虚拟机部署 测试计划 基于接口自动化用例和关键字驱动的电商平台测试 基于需求策略使用测试设计 性能测试 城市政务一网通办系统性能测试 JMeter测试工程原生性能压测 全局变量使用全流程 漏洞管理服务 扫描具有复杂访问机制的网站漏洞

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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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均涌现出超高水平AI。人工智能应用在其中起到了不可替代的作用。 游戏智能体通常采用深度强化学习方法，从0开始，通过与环境的交互和试错，学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型，主要包含如下步骤： 通过GPU分析场景特征（自己，视野内队友，敌人，

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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性能测试 性能测试是一种软件测试形式，通过性能测试工具模拟正常、峰值及异常负载等状态下对系统的各项性能指标进行测试的活动，它关注运行系统在特定负载下的性能，可帮助你评估系统负载在各种方案中的功能，涉及系统在负载下的响应时间、吞吐量、资源利用率和稳定性，以帮助确保系统性能满足基线要

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sec) ​ 基于TPCH 10 scale的数据，针对上述的查询示例Q1、Q2、Q3。开启与关闭LIMIT OFFSET下推功能的性能对比如下。 图1 性能对比 父主题： LIMIT OFFSET下推

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