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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雷达图 雷达图是指通过极坐标的展现形式，使用围合的区域，来表示数据在不同维度的具体表现。 在大屏设计页面，从“全部组件 > 图表”中，拖拽“雷达图”组件至画布空白区域，如图1。 图1 雷达图 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素

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雷达图 雷达图是指通过极坐标的展现形式，使用围合的区域，来表示数据在不同维度的具体表现。 在高级页面设计器中，单击，从“图表 > 雷达图”中，拖拽“雷达图”组件到画布中，如图1所示。 图1 雷达图 属性 在属性中，设置雷达图组件的位置、边框、背景等。 图2 属性 基础 组件标题：设置组件的标题。

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雷达图 本章节主要介绍雷达图组件各配置项的含义。 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。 图1 尺寸位置-雷达图 全局样式 字体：设置图表中文字的字体。 形状：设置图表中图像的形状，可设置为圆或多边形。 值标签 显

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扫描雷达 本章节主要介绍扫描雷达组件各配置项的含义。 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。 图1 尺寸位置-扫描雷达 全局样式 字体：设置图表中文字的字体。 半径：输入数值或通过拖动设置半径大小。 值标签：设置图

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雷达图 雷达图可以展示分析所得的数字或比率，您能够一目了然地查看各类数据指标及数据变化趋势。本文为您介绍如何为雷达图添加数据并配置样式。 约束限制 维度轴由数据的维度决定，至少选择1个维度。例如日期、省份或产品类型。 度量轴由数据的度量决定，至少选择1个度量。例如订单数量。 前提条件

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雷达图 雷达图是指通过极坐标的展现形式，使用围合的区域，来表示数据在不同维度的具体表现。 在高级页面设计器中，单击，从“图表 > 雷达图”中，拖拽“雷达图”组件到画布中，如图1所示。 图1 雷达图 属性 在属性中，设置雷达图组件的位置、边框、背景等。 图2 属性 基础 组件标题：设置组件的标题。

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雷达图 雷达图是指通过极坐标的展现形式，使用围合的区域，来表示数据在不同维度的具体表现。 在大屏设计页面，从“全部组件 > 图表”中，拖拽“雷达图”组件至画布空白区域，如图1。 图1 雷达图 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素

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雷达图 雷达图可以展示分析所得数据或比率，用户能够清楚的查看各类数据指标及数据变化趋势。将多个维度的数据量映射到起始于同一个圆心的坐标轴上，结束于圆周边缘，并将同一组的点使用线连接起来。多用于维度值的分布。此章节为您介绍雷达图相关配置。 字段 在数据列下的类别轴/维度和轴值/度量

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雷达管理 雷达管理 查询雷达列表 父主题： 应用侧API参考

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堆积折线图：通常用于比较不同组别之间的变化趋势。 图4 设置雷达图样式 内间距：设置容器内组件与容器四边的间距，可分别配置上、下、左、右或四周。默认值为0px，范围为0~100px。 外间距：设置容器外与其他容器四边的间距，可分别配置上、下、左、右或四周。默认值为0px，范围为0~100px。

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WT雷达图 本章节主要介绍WT雷达图组件各配置项的含义。 样式 WT雷达图和雷达图的样式配置相似，请参考样式配置WT雷达图的样式。 数据 WT雷达图和WT柱图的数据配置相似，请参考数据配置WT雷达图的数据。 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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oud/2 .pcd 点 云地图 雷达外参文件存储路径 INIT_LIDAR_EXT_OBS obs://{BUCKET_NAME}/{MEASURE_SPACE_NAME}/init/lidar_extrinsic extrinsic.txt 外参文件 对齐后点云地图存储路径 INIT_ALIGN_PCD_OBS

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APP操作展示 APP与小程序存在雷达数据不同，其余操作与小程序无异 下载加推 安卓下载方式：可通过应用市场搜索“加推” 苹果下载方式：可通过APP Store搜“加推” 或通过扫描二维码进行下载： 图1 扫描二维码下载 激活并加入企业 打开加推，单击登录。 可选择本机号码一键登录或输入手机号码/验证码。

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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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雷达数据采集与上传 堆体服务对雷达点云数据规格约束、云台采集和环境要求 激光雷达点云数据上传 父主题： 堆体测量

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查询雷达列表 功能介绍 查询雷达列表 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project_id}/radars 表1 路径参数 参数 是否必选

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