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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COST08 进行架构优化 COST08-01 按地域规划应用架构 COST08-02 云原生架构改造 COST08-03 存算分离 COST08-04 Serverless探索 父主题： 成本优化支柱

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COST07 管理和优化资源 COST07-01 持续监控资源利用率指标 COST07-02 释放闲置资源 COST07-03 考虑不同的云资源技术选型 COST07-04 合理降配低负载资源或升配高负载资源 父主题： 成本优化支柱

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COST05 优化指定策略和目标 COST05-01 分析业务趋势和优化收益 COST05-02 建立可以量化的优化目标 COST05-03 定期回顾和审核 父主题： 成本优化支柱

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COST05-01 分析业务趋势和优化收益 风险等级 高 关键策略 云成本是一个综合工程，也是一个定期审核、回顾和执行的流程，除了考虑优化带来的收益以外，还需要考虑相关成本，例如，因为优化带来的人员和时间成本。 为了降低整体成本，优化的工作量必须与潜在的节省额成比例。优化可以从应用占成本的比例考虑。

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案例：设置cost_param对查询性能优化 现象描述1 cost_param的bit0(set cost_param=1)值为1时，表示对于求由不等式（!=）条件连接的选择率时选择一种改良机制，此方法在自连接（两个相同的表之间连接）的估算中更加准确。下面查询的例子是cost_par

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COST05-02 建立可以量化的优化目标 风险等级 高 关键策略 成本优化是一项投资，而且是一个需要持续进行的流程。为了向公司或者组织的决策者、利益相关方说明投资的价值，就需要对成本优化自身，尤其是其执行的目标进行量化。从而在持续的优化活动中，都可以从决策者或者利益相关者那里得

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。指标自身也需要不断优化，一开始可以从比较保守的目标开始推动，避免IT成本迅速下降造成的业务风险。而后不断迭代预算分配、IT 支出和预测，不断优化这些指标。 最后，需要在流程中提高成本意识，在员工培训中贯彻成本意识。 父主题： COST01 规划成本优化相应的组织机构和流程

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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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COST06 使用不同计费模式优化成本 COST06-01 了解云上不同计费模式的特点 COST06-02 为工作负载选择合适的计费模式 COST06-03 跟踪并监控权益商品的使用情况 父主题： 成本优化支柱

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案例：设置cost_param对查询性能优化 cost_param参数用于控制在特定的客户场景中，使用不同的估算方法使得估算值与真实值更接近。此参数可以同时控制多种方法，与某一方法对应的位做与操作，不为0表示该方法被选择。 场景一：优化前 cost_param的bit0（set

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案例：设置cost_param对查询性能优化 现象描述1 cost_param的bit0(set cost_param=1)值为1时，表示对于求由不等式（!=）条件连接的选择率时选择一种改良机制，此方法在自连接（两个相同的表之间连接）的估算中更加准确。下面查询的例子是cost_par

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开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成

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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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天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题： 产品介绍

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天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题： 服务介绍

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天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API（Application Programming

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0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

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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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