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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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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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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单击“上传”选择一张需要预测的图片，单击“预测”，即可在右边的预测结果显示区查看您的预测结果。 图8 预测样例图 图9 查看预测结果 本案例中数据和算法生成的模型仅适用于教学模式，并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求，预测图片必须和训练数据集中的图片相似才可能预测准确。

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单击“上传”选择一张需要预测的图片，单击“预测”，即可在右边的预测结果显示区查看您的预测结果。 图8 预测样例图 图9 查看预测结果 本案例中数据和算法生成的模型仅适用于教学模式，并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求，预测图片必须和训练数据集中的图片相似才可能预测准确。

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对图像进行分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，包括媒资图像标签，名人识别，主体识别，翻拍识别、图像标签等。 图像识别以开放API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过实时访问和调用API获取

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分类 添加节点 编辑节点 管理属性 布局属性 生效节点 失效节点 删除节点 父主题： 数据模型管理

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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分类 决策树分类 梯度提升树分类 LightGBM分类 线性支持向量机分类 逻辑回归分类 多层感知机分类 朴素贝叶斯分类 随机森林分类 FM算法 GBDT PMML模型预测 多层感知机分类(pytorch) 多层感知机预测(PyTorch) 父主题： 模型工程

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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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} else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见 API Explorer 的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 OK。 400 BadRequest。 401 Unauthorized。

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常规配置：通过界面点选算法使用的常规参数，具体支持的参数请参考表1。 表1 常规配置参数 算法类型 参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。

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Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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文章分类 管理文章的分类，管理员可添加、编辑、删除文章分类。 在“知识”下拉菜单选择“知识”，进入 知识管理 界面。 单击“公告”>“文章分类”，单击“添加分类”。输入内容后单击“确定”，完成添加。 单击“添加子分类”，还可添加二级分类，更好管理企业知识内容。 父主题： 公告

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问答分类 管理问答的分类，管理员可添加、编辑、删除问答分类。 在“知识”下拉菜单选择“知识”，进入知识管理界面。单击“问答”> “分类”。可添加二级子分类。 父主题： 问答

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目标列经过标签编码后的新的列名，默认为"label_index" classifier_feature_vector_col - 算子输入的特征向量列的列名，默认为"model_features" prediction_index_col - 算子输出的预测label对应的标签列，默认为"prediction_index"

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音视频文件归类后，您也可以在分类设置页面，单击对应分类行的“分类视频”，即可检索到该类别下所有的文件。 您可以单击分类行的“删除”，删除不需要的类别。 对于父类和子类的删除，该分类下的音视频文件的处理方式是不同的，如下所示： 若删除的类别有父类，则原来属于该分类下的音视频文件将自动划分到父类中。

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分类&映射 查看已有分类映射 创建/复制/编辑分类映射 管理分类映射 父主题： 运营对象管理

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域名 的相关概念 泛域名 泛域名是指带1个通配符“*”且以“*.”开头的域名。 例如：“*.a.com”是正确的泛域名，但“*.*.a.com”则是不正确的。 一个泛域名算一个域名。关于泛域名的匹配关系，请参考泛域名证书支持哪些域名？。 普通域名 普通域名是相对泛域名来说的，是一个具体的域名或者说不是通配符域名。

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小、形态完好，在大盘见底、芯片见底后，也基本成为了最强的几只标的。形态最好的容大，率先历史新高，成为了新的材料龙头；形态次之的深科技，今天也创下了历史新高，将成为新的封测龙头；形态再次之的紫光国微，即将历史新高，可能成为新的设计龙头。查看对话", "lang": "zh"

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