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

查看更多 →

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

查看更多 →

高阶能力 部分运行 在Workflow中使用大数据能力（DLI/ MRS ） 父主题： 如何开发Workflow

查看更多 →

高阶实战 发布 WeLink We码应用 发布WeLink轻应用 发布微信小程序

查看更多 →

高阶能力 创建屏幕轮播

查看更多 →

高阶功能 配置内容安全检测

查看更多 →

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

查看更多 →

希望了解华为人工智能产品和人工智能云服务的使用、管理和维护的人员 培训目标 完成该培训后，您将系统理解并掌握Python编程，人工智能领域的必备数学知识，应用广泛的开源机器学习/深度学习框架TensorFlow的基础编程方法，深度学习的预备知识和深度学习概览，华为云EI概览，图像

查看更多 →

高阶云服务清单 一级分类 二级分类 云服务产品 产品部确认分类 产品部 计算 计算 云手机CPH 开放能力 计算产品部 函数工作流 FunctionGraph 开发平台 PAAS产品部 容器 容器 云容器引擎CCE 开放能力 计算产品部 云容器实例CCI 开放能力 计算产品部 存储

查看更多 →

重大的技术演进。 企业通过对Epic的发现、定义、投资、管理和落地达成，使得企业的战略投资主题得以落地，并获得相应的市场地位和回报。 Epic的粒度比较大，需要分解为FE，并通过FE继续分解细化为US来完成最终的开发和交付。 Epic通常持续数月（months），需要多个迭代才能完成最终的交付。

查看更多 →

进。 企业通过对Epic的发现、定义、投资、管理和落地达成，使得企业的战略投资主题得以落地，并获得相应的市场地位和回报。 Epic的粒度比较大，需要分解为Feature，并通过Feature继续分解细化为Story来完成最终的开发和交付。 Epic通常持续数月（months），需要多个迭代才能完成最终的交付。

查看更多 →

思维导图 新建思维导图 绘制思维导图 管理思维导图 管理模板 父主题： 测试设计

查看更多 →

绘制思维导图 完成新建思维导图操作后，在“测试设计”页面单击需要编辑的思维导图名称，即可进行思维导图的绘制。 新增节点 新增节点包括新增邻节点（即同级节点）与新增子节点。选中思维导图中任一节点，可根据需要选择新增节点的类型。根节点只能新增子节点，其它节点可以新增邻节点和子节点。 新增子节点

查看更多 →

导入的内容会替换当前页面中的思维导图，请谨慎操作。 导入脑图成功后不会改变根节点。 导出 在思维导图上方工具栏中单击，选择导出的格式，支持.PDF和.PNG格式，单击“确定”，可将页面中的思维导图导出到本地。 备份 在思维导图上方工具栏中单击，在弹框中输入名称和描述，单击“确定”，可为页面中的思维导图创建一个备份。

查看更多 →

高阶(精细)生产方案向导 您可以参考向导制定一个高阶的生产方案。 前提条件 已登录MBM-F，且拥有该菜单栏目的操作权限。 操作步骤 在顶部导航栏中，选择“制造数据模型管理 > 从这里开始 > 高阶(精细)生产方案向导”。 进入“高阶(精细)生产方案向导”页面。 图1 高阶生产方案向导

查看更多 →

ModelArts提供的大规模计算集群，可应用于模型开发、训练和部署。支持公共资源池和专属资源池两种，分别为共享资源池和独享资源池。ModelArts默认提供公共资源池，按需计费。专属资源池需单独创建，专属使用，不与其他用户共享。 AI Gallery 预置常用模型和算法，您可以直接获取使用。您也可以将自

查看更多 →

新建思维导图 思维导图又称脑图，用于规划测试方案，设计测试场景、定义测试点、编排测试步骤、生成测试用例等。在测试计划服务的“测试设计”页面中可以使用思维导图功能。 前提条件 具有创建思维导图的权限（即在项目内的角色为：除了浏览者、参与者、运维经理的其他角色。请参考用户管理）。 普通新建

查看更多 →

域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

查看更多 →

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

查看更多 →

阶段内容已添加内容展示资源所属类型，鼠标移动至名称后可单击预览素材内容（暂不支持scorm，HTML和压缩包的预览）； 解锁时间可以设置资源的解锁时间，学员必须到解锁时间后才能学习该资源，线下课和考勤无解锁时间的设置。 默认显示系统估算学时，仅计算音视频和考试的时长，作为添加内容时长的参考，支持手动编辑。 图4 添加内容1

查看更多 →

学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

查看更多 →