增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特征挖掘十分重要，尤其是具有强表达能力的特征，可以抵过大量的弱表达能力的特征。 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

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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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深度诊断E CS 操作场景 ECS支持操作系统的深度诊断服务，提供GuestOS内常见问题的自诊断能力，您可以通过方便快捷的自诊断服务解决操作系统内的常见问题。 本文介绍支持深度诊断的操作系统版本以及诊断结论说明。 约束与限制 该功能依赖云运维中心（Cloud Operations

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别结果，支持的语言包含中文普通话、方言和英语，方言当前支持四川话、粤语和上海话。 文本时间戳 为音频转换结果生成特定的时间戳，从而通过搜索文本即可快速找到对应的原始音频。 智能断句 通过提取上下文相关语义特征，并结合语音特征，智能划分断句及添加标点符号，提升输出文本的可阅读性。 中英文混合识别

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全局特征信息文件 在特征工程、在线模块，近线模块时都会用到该全局的特征信息文件。当上传的数据中的特征有变化时，用户需要同步更新该文件。该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、特征值类型。 表1 全局特征信息文件字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 user_features

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场景，但各个子场景的运营规则均不一致。 RES提供一站式电商推荐解决方案，在一套数据源下，支持多种电商推荐场景，提供面向电商推荐场景的多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。 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。

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用户在图像库中进行相同或相似 图像搜索 。 您可以使用本文档提供图像搜索服务API的描述、语法、参数说明及样例等内容，进行相关操作，例如图像搜索包含的创建实例、搜索图片和删除图片等具体接口使用说明。支持的全部操作请参见API概览。 在调用图像搜索API之前，请确保已经充分了解图像搜索相关概念，详细信息请参见产品介绍。

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特征工程描述信息。 最多不超过500个字符。 开发模式 特征工程的开发环境： Jupyterlab交互式开发 基于JupyterLab的特征工程开发环境，具有良好的实时交互性，提供通用特征工程和数据分析的图形界面操作，以及用户自定义编码能力。适用于数据科学家，以及自定义算法场景。

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hm”下方的“算法工程”，弹出的“新建”对话框。 输入“名称”，示例：code-123，单击“确定”。 “code-123”算法工程创建完成，在界面左侧的代码目录，可以看到新增的“code-123”目录及其相关的主文件、子目录等。 不同的算法工程，均会有与算法工程同名的目录，且同

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String 全局特征文件OBS路径。 响应消息 响应参数请参见表3。 表3 响应参数说明 参数名称 参数类型 说明 is_success Boolean 请求是否成功。 global_features Object 全局特征表4。 error_code String 请求失败时的错误码，请求成功时无此字段。

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String 全局特征文件OBS路径。 响应消息 响应参数请参见表3。 表3 响应参数说明 参数名称 参数类型 说明 is_success Boolean 请求是否成功。 global_features Object 全局特征表4。 error_code String 请求失败时的错误码，请求成功时无此字段。

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APP特征信息无效 整改通知： 您填写的APP公钥或MD5值为无效信息。 可能原因： 出现此情况，可能您填写的APP公钥或MD5值为无效字段。 整改建议： 请参考变更备案，填写新的APP公钥或MD5值，确保备案APP的特征信息与实际信息保持一致。 父主题： APP信息

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特征工程处理数据集的计算平台。 创建人 发布服务的用户名。 创建时间 发布服务的时间。 活动时间 最新执行特征工程任务的时间。 简介 特征工程服务的简介。 查看特征工程服务详情，包括特征工程任务的列表信息。 创建特征工程任务。 删除特征工程服务。 父主题： 特征工程

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数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初

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特征工程和算法工程的关系？ 用户创建特征工程的时候，进入特征工程，可以看到系统自动创建的与特征工程同名的算法工程。支持在同一个特征工程中创建多个算法工程，操作如下所示： 在JupyterLab环境编辑界面，单击界面左上角的“File > New Launcher”，界面右侧新增“

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平台基于模型训练结果，面向典型业务场景与应用需求，可提供遥感影像在线智能解译能力，包括遥感影像的单景解译及批量解译，提供解译结果可视化展示以统计分析。 图20 面向业务场景的遥感影像在线单景智能解译 图21 面向业务场景的遥感影像在线批量（右）智能解译 图22 解译结果统计分析 父主题： PIE-Engine

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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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通过查看学员培训进度，监控学员学习状态 操作路径：培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据 自学记录统计的是学员在知识库进行自学的学习数据 统计数据统计的是具体培训资源（实操作业、考试等）的学员学习数据 父主题： 培训管理

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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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Boxes 横坐标：目标框的面积占比，即目标框的面积占整个图片面积的比例，越大表示物体在图片中的占比越大。 纵坐标：框数量（统计所有图片中的框）。 主要判断模型中使用的anchor的分布，如果目标框普遍较大，anchor就可以选择较大。 按边缘化程度统计框数量的分布 Marginalization

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介绍TensorFlow的框架，TensorFlow2.0的基础与高阶操作，TensorFlow2.0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

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