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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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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水平胶囊柱图 水平胶囊柱图是柱状图的一种，常用于展示不同系列的数据的对比情况。本章节主要介绍水平胶囊柱图组件各配置项的含义。 图1 水平胶囊柱图 样式 尺寸位置 图表尺寸：图表的宽和高。单位均为px。 图表位置：图表在画布中的位置。单位均为px。 全局样式 字体：组件中文本的字体。

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水平柱状图 本章节主要介绍水平柱状图组件各配置项的含义。 图1 水平柱状图 样式 尺寸位置 图表尺寸：设置图表的宽和高。单位为px。 图表位置：设置图表在画布中的位置。单位为px。 全局样式 字体：设置图表中文字的字体。 柱子样式 柱子宽度：设置柱子的宽度。 柱子圆角度：设置柱子的圆角度。

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WT水平柱图 本章节主要介绍WT水平柱图组件各配置项的含义。 样式 WT水平柱图和水平柱状图的样式配置相似，请参考样式配置WT水平柱图的样式。 数据 WT水平柱图和WT柱图的数据配置相似，请参考数据配置WT水平柱图的数据。 交互 关于组件是否支持交互功能及交互的使用方法，请参考设置组件事件交互。

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水平柱状图 本章节主要介绍水平柱状图各配置项的含义。 字段 在“数据”标签页选择数据集，并将所需的“维度”、“度量”双击或拖拽至“字段”标签页。 表1 字段参数 参数 参数说明 字段显示内容 单击列内字段的，选择“字段显示内容”单击，在弹出页面对字段显示内容进行修改。单击“确定”完成对字段显示内容的修改。

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水平基本柱图 水平基本柱图是柱状图的一种，使用水平柱形图的方式呈现数据的变化。 在大屏设计页面，从“全部组件 > 图表”中，拖拽“水平基本柱图”组件至画布空白区域，如图1。 图1 水平基本柱图 图2 边距样式说明 卡片 卡片是指包裹图表组件的外层架构，可以理解为组件由卡片中基础元

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水平堆叠柱图 水平堆叠柱图是柱状图的一种，用于多维度数据的堆叠展示，从而实现数据之间的变化。 在大屏设计页面，从“全部组件 > 图表”中，拖拽“水平堆叠柱图”组件至画布空白区域，如图1。 图1 水平堆叠柱图 图2 边距样式说明 卡片 卡片是指包裹图表组件的外层架构，可以理解为组件

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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水平正负柱图 本章节主要介绍水平正负柱图组件各配置项的含义。 图1 水平正负柱图 样式 尺寸位置 图表尺寸：设置图表的宽和高。单位为px。 图表位置：设置图表在画布中的位置。单位为px。 全局样式 字体：设置图表中文字的字体。 柱子样式 柱子宽度：设置柱子的宽度。 柱子圆角度：设置柱子的圆角度。

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水平叠加柱状图 本章节主要介绍水平叠加柱状图组件各配置项的含义。 图1 水平叠加柱状图 样式 尺寸位置 图表尺寸：设置图表的宽和高。单位为px。 图表位置：设置图表在画布中的位置。单位为px。 全局样式 字体：设置图表中文字的字体。 系列间距：设置图表系列之间的间距。 边距 顶部

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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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WT水平叠加柱状图 本章节主要介绍WT水平叠加柱状图组件各配置项的含义。 样式 WT水平叠加柱状图和水平叠加柱状图的样式配置相似，请参考样式配置WT水平叠加柱状图的样式。 数据 WT水平叠加柱状图和WT柱图的数据配置相似，请参考数据配置WT水平叠加柱状图的数据。 交互 关于组件是

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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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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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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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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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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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