产品优势 随着煤矿、电力等行业向数字化转型，对软件技术的要求越来越高，软件实现越来越复杂，软件构建技术难度以指数级增长。充分考虑开发者和企业用户的痛点，提供了高效率、高效能的平台——ISDP+开发中心。 丰富资产 资产是指可复用的业务部件，可以是包含页面、服务、数据的应用资产，也

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Astro工作流产品功能 统一底座平台能力，为企业客户数字化转型打好坚实基础 组织管理：提供统一组织角色权限控制管理RBAC模型，权限可控，管理统一。 产品学习：打造低代码领域学习资源池，阶梯化的专家成长路径，协助用户快速上手。 资产中心：提供平台级多业务资产，供多业务场景用户开箱即用，构建快、选择多、标准化。

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，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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法。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.1。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数：叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数：叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。

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接，快速实现业务数据的可视化编排。 功能包括：公共卡片模板、我的卡片、公共屏幕模板、我的屏幕、我的屏幕轮播、配置管理、回收站，通过数据可视化服务从而加速推动政企数据可视化的快速落地和用户体验的提升。 华北-北京四 应用模型管理 应用模型是为客户提供的统一模型管理服务。用户可以通过

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Standard模型训练 ModelArts Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力，负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施，减轻用户的负担，为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练，用户可以专注于开发、训练和微调模型。

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方便地管理主机安全风险，实时发现黑客入侵行为，以及满足等保合规要求。 Web应用防火墙 WAF：对网站业务流量进行多维度检测和防护，结合深度机器学习智能识别恶意请求特征和防御未知威胁，全面避免网站被黑客恶意攻击和入侵。 云证书管理服务 CCM：是华为联合全球知名数字证书服务机构，为您

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化安全运营管理，满足您的安全需求。 HSS通过在主机中安装Agent，使用AI、机器学习和深度算法等技术分析主机中风险，并从HSS云端防护中心下发检测和防护任务，全方位保障主机安全。同时可从可视化控制台，管理主机Agent上报的安全信息。 表1 SecMaster与HSS主要功能区别

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和推理方向。 大语言模型 大语言模型是一种能够理解和生成人类语言的人工智能模型。这些模型通常使用大量的数据进行训练，以便它们能够识别语言中的模式和规律。大语言模型的应用范围非常广泛，包括 自然语言处理 、 机器翻译 、 语音识别 、智能问答等领域。 向量化模型 向量化模型是将文本数据转换为数

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基于Maven构建产物制作Docker镜像并发布到镜像仓 使用Maven构建上传软件包至私有依赖库 使用Maven构建实现私有依赖包的上传及下载引用 使用NPM构建上传软件包至软件发布库 使用自定义执行机执行Maven构建 使用Maven构建上传软件包和推送镜像到SWR 使用Maven构建执行多任务构建工程

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敏捷实践：持续集成质量基线 在项目团队内部达成对软件质量标准的共识——项目软件的质量应该是什么水平 在项目团队内部达成对软件质量意识的共识——不允许项目软件质量低于基线 通过持续提高项目持续集成基线的水平，不断推动项目团队提升产出软件的质量 将项目的软件质量具象化为一组高度关联、可以通过CI技术手段无侵入式采集的指标

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云容器引擎-成长地图 | 华为云 数据可视化 数据可视化（Data Lake Visualization）是一站式数据可视化开发平台，适配云上云下多种数据源，提供丰富多样的2D、3D可视化组件，采用拖拽式自由布局，旨在帮助您快速定制和应用属于您自己的数据大屏。 产品首页 立即使用

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业务可视化使用流程 业务可视化使用流程如图1所示，包括“配置管理”、“新建公共卡片模板”、“新建我的卡片”、“新建并发布屏幕模板”、“新建我的屏幕”、“新建屏幕轮播”、“回收站”。 图1 使用流程 （可选）配置管理 新建布局 通过上传离线开发好的页面布局源文件，为新建屏幕模板提供页面布局选择，从而实现自定义屏幕构建。

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环境配置：加载AutoGenome以及辅助绘图的软件包。 读取配置文件：通过json文件配置输入和输出路径。 模型训练：针对提供的数据和模型参数，AutoGenome会搜索得到最优的神经网络结构。训练过程经过模型搜索阶段和模型训练阶段，在模型搜索阶段，根据json文件中的配置参数，对于选定的模型参数会训练一定步

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必填。选择建模类型，包括：“UML”或者“4+1 View”。 “UML”：又称统一建模语言或标准建模语言，是一个支持模型化和软件系统开发的图形化语言，为软件开发的所有阶段提供模型化和可视化支持。 “4+1 View”：是一组相关联模型的集合，从不同的视角，反映不同利益干系人的关注点。通过逻辑、开发、部署、运行4个典

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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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分布统计。 模型地图（旧版） 针对已采集模型资产，提供模型查询搜索功能，便于用于快速浏览模型数据。支持推荐词配置，搜索结果收藏，添加标注，添加业务字典，申请权限等功能，方便快速检索。新版模型地图基于轻治理思路，同时也支持模型管理等功能。 模型地图（新版） 通过新版模型地图，用户可

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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文本分类：识别一段文本的类别。 使用自动学习功能构建模型的端到端示例，请参见“快速入门>使用自动学习构建模型”。 自动学习流程介绍 使用ModelArts自动学习开发AI模型无需编写代码，您只需上传数据、创建项目、完成数据标注、发布训练、然后将训练的模型部署上线。具体流程请参见图1。新版自动学习中，该流程可

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自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？ 模型统一管理 针对自动学习项目，当模型训练完成后，其生成的模型，将自动进入“AI应用管理 > AI应用”页面，如下图所示。模型名称由系统自动命名，前缀与自动学习项目的名称一致，方便辨识。 自动学习生成的模型，不支持下载使用。 图1

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