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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公式 公式组件用于将记录内的字段进行数据运算。 在表单开发页面，从“数据组件”中，拖拽“公式”组件至表单设计区域，如图1。 图1 公式 显示名称：该字段在页面呈现给用户的名称，可以设置为中文，也可以设置为英文。 计算方式：根据实际需求选择计算方式，支持求和、平均值、乘积和自定义等。

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公式计算 公式计算是一个只读组件，不允许手动改动，输入数据值后，根据配置好的计算公式，自动计算得到结果。 在表单设计页面，从“高级组件”中，拖拽“公式计算”组件至表单设计区域，如图1所示。 图1 拖拽公式计算组件到设计区并设置属性 标题：该字段在表单页面呈现给用户的名称。 帮助提

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计算公式 简介 字面量 操作符 函数 其他 父主题： 分析任务定义

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获取Flow公式信息 功能介绍 获取Flow的公式，该接口是同步接口（同步接口是指调用后，会等待函数执行结束后，才返回结果）。这些公式可以使用Flow对变量或表达式进行转换，然后赋值给其他变量。 URI GET AstroZero 域名 /u-route/baas/formula/v1

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在金额数字输入框中，“默认值类型”设置为“公式编辑”，单击默认值公式中的“Fx公式编辑”，进入表达式编辑器。 设置计算公式为“PRODUCT(单价 , 数量)”，单击“确认”。 其中，单价和数量为子表单中的数字输入框组件。 图3 设置计算公式 返回主表单，选中总金额组件，“默认值类型”设置为“公式编辑”，单击

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IoTA.01010041 公式错误 错误码描述 公式错误。 可能原因 资产模型的分析任务属性中，计算公式填写错误，如语法错误等。 处理建议 请根据公式错误提示进行修正。 父主题： 资产建模相关错误码

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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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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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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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什么是OptVerse 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

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自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术主

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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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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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关键特性 边界防护与响应服务 表1 边界防护与响应服务功能描述 功能 描述 自动化分析 云端基于分析模型对安全日志进行分析判定，并根据判定结果执行不同的处置。租户可依靠云端的自动化分析能力提升防护响应速度。 自动化分析以后，可以有如下几种处置方式： 事件命中误报模型，则此事件状态变更为误报。

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关键特性 表1 华为乾坤安全分支解决方案关键特性 特性类型 特性名称 简介 云管理网络 站点管理 支持按站点管理网络，可以查看网络拓扑、调整拓扑结构、配置站点业务。 设备管理 支持纳管网络设备（交换机、AP、AR、WAC）、安全设备（防火墙）。 准入认证 提供了802.1X、Po

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