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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提供了与向量索引相关的可选参数配置。 metric 计算向量之间距离的度量方式。 可选值： euclidean：欧式距离。 inner_product：内积距离。 cosine：余弦距离。 hamming：汉明距离，仅支持设置"dim_type"为"binary"时使用。 默认值：euclidean。

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缺陷度量 统计维度 缺陷度量视图默认展示统计报表：缺陷概览统计、遗留缺陷DI趋势、缺陷累计三曲线、缺陷每日吞吐、缺陷按严重程度分布、缺陷按状态分布、成员遗留缺陷TOP8。 数值类统计报表：指标取值取当前时刻的全部工作项的相应数据，例：“缺陷概览统计”中的全部缺陷数等于统计时的全部缺陷总数。

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缺陷度量 统计维度 缺陷度量视图默认展示统计报表：缺陷概览统计、遗留缺陷DI趋势、缺陷累计三曲线、缺陷每日吞吐、缺陷按严重程度分布、缺陷按状态分布、成员遗留缺陷TOP8。 数值类统计报表：指标取值取当前时刻的全部工作项的相应数据，例：“缺陷概览统计”中的全部缺陷数等于统计时的全部缺陷总数。

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向量的列名列表，如col1，col2 "" topn 是 输出的距离最近的向量的数目。取值范围[1,+∞) 20 distance_type 是 距离的计算方式。取值[cosine] "cosine" distance_threshold 是 距离的阈值。当两个向量的距离小于此值时输出。取值范围（0,+∞）

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向量距离计算接口 l2_distance 功能说明：计算两个向量的欧式距离。 入参1的类型：floatvector 入参2的类型：floatvector 出参类型：float8 代码示例： gaussdb=# SELECT l2_distance(floatvector('[1,2

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部署记录度量 获取指定项目的应用部署成功率 获取指定应用的应用部署成功率 父主题： API

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2] } } } } } CSS 当前支持的距离计算函数如下表所示： 函数签名 说明 euclidean(Float[], DocValues) 欧式距离函数。 cosine(Float[], DocValues) 余弦相似度函数。 innerproduct(Float[]

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缺陷度量 统计维度 缺陷度量视图默认展示统计报表：缺陷概览统计、遗留缺陷DI趋势、缺陷累计三曲线、缺陷每日吞吐、缺陷按严重程度分布、缺陷按状态分布、成员遗留缺陷TOP8。 数值类统计报表：指标取值取当前时刻的全部工作项的相应数据，例：“缺陷概览统计”中的全部缺陷数等于统计时的全部缺陷总数。

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度量版本 登录服务首页，搜索目标项目并单击项目名称，进入项目。 单击导航栏“测试 > 测试质量看板”，进入“测试质量看板”页面。 查看版本的测试质量看板。 在页面左上角版本下拉框中可以切换版本，再次单击测试计划下拉列表，可以切换测试计划，查看测试质量看板。 父主题： 测试管理

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conversion_ratio Long - 度量单位和转换后的度量单位之间的转换比率。 例如： 度量单位为GB，转换度量单位为MB时，转换比率为1024，两者之间的转换公式为：1GB=1024MB。 measure_type Integer - 度量类型。 1：货币 2：时长 3：流量 4：数量

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管理与度量测试计划 登录软件开发生产线首页，搜索目标项目并单击项目名称，进入项目。 单击导航栏“测试 > 测试计划”。 在列表选择需要查看报告的测试计划，单击“报告”。 查看测试计划的质量报告。 页面展示测试计划当前的需求覆盖率、缺陷、用例通过率、用例完成率，并分析记录测试风险。

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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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conversion_ratio Long - 度量单位和转换后的度量单位之间的转换比率。 例如： 度量单位为GB，转换度量单位为MB时，转换比率为1024，两者之间的转换公式为：1GB=1024MB。 measure_type Integer - 度量类型。 1：货币 2：时长 3：流量 4：数量

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测试度量和报告 导读 测试质量看板-项目级仪表盘 测试计划首页-个人级仪表盘 自定义测试报表 测试质量评估

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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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数据治理 度量评估体系 数据治理实施方法论 数据治理度量维度 数据治理度量评分规则

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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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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