前端应用管理 初识应用设计器 设计前端应用流程 前端开发视频指导 管理前端应用 页面管理 使用组件 配置属性设置 配置样式设置 配置高级设置 查看大纲树 数据源管理 使用工具类方法 国际化资源管理 使用JS面板 配置变量 生成业务代码 发布页面模板 使用模板创建页面 页面模板管理

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使用自动学习实现图像分类 准备图像分类数据 创建图像分类项目 标注图像分类数据 训练图像分类模型 部署图像分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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在管治层面缺乏有效监管与评估，缺乏宏观角度的综合性分析服务。 决策风险高：研判错误可能导致管制失效。 通过本方案实现的业务效果 打破数据孤岛：借力机器学习与深度学习核心算法模型，打破区级各部门数据壁垒，可实现中台化、标准化、自动化的数据汇聚、存取、质控，推进一网统管、一网通享、一网通办能力。 构建多

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应用前端开发概述 前端开发是指通过拖拉拽预置或自定义组件，进行页面配置开发。AstroZero低代码平台提供了标准页面、高级页面和报表三种类型的前端页面。在开发前端页面前，请先了解三者的区别。 标准页面主要适用于对样式要求相对简单的场景（如表单类应用），这种页面一般用于业务数据的

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微前端配置指南 开发概述 快速开始

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前端开发视频指导 本视频通过创建一个简单的登录页面，帮助您快速上手AstroPro前端开发。 业务场景及设计流程说明 在AstroPro中，用户通过业务建模，可生成高可用、高可靠、以及安全稳定的企业级IT应用框架。本入门通过创建一个简单的订单系统，帮助您快速上手AstroPro。

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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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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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设计前端应用流程 前端应用可以由一个或多个页面组成一个完整的业务系统。在AstroPro中，通过创建应用、（可选）创建文件夹、创建页面、页面设计和生成应用代码五步，即可快速完成前端应用设计，具体流程如图1所示。 图1 创建应用 步骤一：新建一个应用 参考登录AstroPro界面中操作，登录AstroPro界面。

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前端服务Kong配置 管理平台基础页面（deepxi-daas-base-application-web） 图1 管理平台基础页面 指定为K8s服务名称 deepexi-daas-base-application-web-service.daas-web:30010，注意要加上命名空间“

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非常庞大了。所以核心的第一点是反馈，那么如何建立这个反馈？ 第一，要有主动、实时的、前端定制化的监控。这里有几个非常关键的方面： 前端定制化。这种监控手段非常多，有各种各样的监控工具，大部分的实现原理是源于浏览器的关键节点。CodeArts本身基于开源的项目做了定制化的监控，一是将浏览器里面所有关于监控的指标细化了。

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使用自动学习实现零代码AI开发 自动学习简介 使用自动学习实现图像分类 使用自动学习实现物体检测 使用自动学习实现预测分析 使用自动学习实现声音分类 使用自动学习实现文本分类 使用窍门

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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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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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/Dockerfile 配置私服 使用缓存 图2 构建步骤1 图3 构建步骤2 图4 构建步骤3 图5 参数设置 前端应用CD流水线 图6 部署步骤1 图7 部署步骤2 前端应用访问 nodePort暴露服务 安全组放开端口 图8 入方向规则 父主题： 实施步骤

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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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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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安装vroce前端驱动 操作背景 裸机支持VROCE能力，优先安装完对应的ofed 5.8-3.0.7.0-LTS版本驱动后，再安装。 前提条件 已登录虚拟机。 已获取对应办版本的vroce前端驱动安装包及管理软件并上传至虚拟机。 获取方式：参考软件准备章节下载对应驱动的rpm包。

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