地图数据服务 MapDS

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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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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退订卫星影像生产服务 AR地图运行服务 AR地图运行服务基于高精度AR地图，提供在物理世界的厘米级高精度的视觉定位和AR导航，支持用户在物理空间中进行AR内容的展示，提供虚实交互应用体验。 支持区域： 华北-北京四 开通AR地图运行服务 退订AR地图运行服务 使用AR地图运行服务 实景三维生产服务

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产生的用量统计以及一系列操作的审计日志。 在AR地图生产服务中，您可以创建项目，在项目中完成上传数据，注册地图，生产地图，部署地图一系列操作。生成AR地图成果数据，供AR地图运行服务使用。 在构建了AR地图数据后，选择开通AR地图运行服务，使用API或SDK构建自己的XR应用。 卫星影像生产服务

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成长地图 | 华为云 地图数据 地图数据服务（Map Data Service，MapDS）是一款面向全行业的在线地图相关数据服务，用户可以通过API调用地图相关的数据服务，创建时空信息相关的应用。 文档 图说E CS 立即体验 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转MapDS 01

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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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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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每个章节学习到最后的时候，会提示“第X章节完成学习”，该章节会自动变成完成状态。 图8 使用数据网络时的提示页面 学习PDF类型的章节。 学习PDF之前需要先下载下来，然后使用第三方软件打开学习。 图9 打开PDF之前需要先下载下来 课程的章节都学习完毕后，手动点击“确定完成课程”按钮可以完成课程学习。 图10 所有章节已完成后，可以点击确定完成课程

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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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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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AR地图生产服务和AR地图运行服务。 卫星影像生产服务：对原始的遥感光学卫星影像进行专业处理，生成各个行业应用可使用的成果影像数据。 实景三维生产服务：利用三维重建技术，将现实采集场景快速还原为三维世界，生成支撑各行业应用数据的数字底座。 AR地图生产服务：对外业采集的图像数据进

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图解MapReduce服务

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0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 graph_name 是 String 图名称。 请求参数 表2 请求Body参数

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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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"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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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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，为TB~EB级数据提供了更实时高效的多样性算力，可支撑更丰富的大数据处理需求。产品内核及架构深度优化，综合性能是传统MapReduce模型的百倍以上，SLA保障99.95%可用性。 图1 DLI Serverless架构 与传统自建Hadoop集群相比，Serverless架构的DLI还具有以下优势：

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