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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产品安装尺寸问题？ 挂墙安装方式如下 86寸和65寸的挂墙支架通用，86寸使用边上的两个孔，孔距为1000mm，65寸使用中间的两个孔，孔距为600mm。 落地支架安装方式 父主题： 安装

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pg_size_pretty(bigint) 描述：把字节计算的尺寸转换成一个易读的尺寸。 返回值类型：text pg_size_pretty(numeric) 描述：把用数值表示的字节计算的尺寸转换成一个易读的尺寸。 返回值类型：text 备注：pg_size_pretty用于

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learning_rate 否 Float 学习率，最小值0，最大值1 batch_size 否 Integer 批大小，最小值1 epoch 否 Integer 迭代次数，最小值1 tree_num 否 Integer 树数量，最小值1 tree_depth 否 Integer 树深度，最小值1 split_num

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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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图片、相似图片等问题；在一批输入旧模型的推理数据中，通过内置规则的数据选择可以进一步提升旧模型精度。 数据增强： 数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。

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在“模型训练”页面配置训练参数，开始训练模型。 在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”和“分批训练样本数”。 “学习率”用来控制模型的学习速度，范围为(0,1]。 “训练轮次”指模型训练中遍历数据集的次数。 “分批训练样本数”又叫批尺寸（Batch Size），指一次训练所抓取的数据样本数量，影响训练速度及模型优化效果。

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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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获取终端型号及尺寸信息 表1 获取终端型号及尺寸 REST URL格式 访问方法 URI POST https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_GetTerminalWithSize 接口功能 本接口用于获取当前设备的型号及尺寸 接口说明 查询当前设备的型号以及尺寸

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改变图片尺寸 该接口用于改变一张图片的尺寸。 接口调用 hilens.Preprocessor.resize(src, w, h, t) 参数说明 表1 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 描述 src 是 <class 'numpy.ndarray'>对象 源图，必须为NV21的格式。宽度范围[64

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pg_size_pretty(bigint) 描述：把字节计算的尺寸转换成一个易读的尺寸。 返回值类型：text pg_size_pretty(numeric) 描述：把用数值表示的字节计算的尺寸转换成一个易读的尺寸。 返回值类型：text 备注：pg_size_pretty用于

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改变图片尺寸 对图片进行缩放。 接口调用 HiLensEC hilens::Preprocessor::Resize(const cv::Mat & src, cv::Mat & dst, unsigned int w, unsigned int h, int type = 0)

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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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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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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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算，完成千人千面的个性化媒资推荐。 场景优势 可以实现7*24小时，智能学习用户行为，构建兴趣模型。 兴趣文章命中率高，用户粘性增强，PV增幅明显。 减少人工运营规则的摄入，减低人力成本。 全流程自动化，批/流训练结合，稳定可靠。 图2 RES媒资推荐 RES+房产应用场景 场景描述

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定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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