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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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 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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务效率。 媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检

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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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雷达图 雷达图是一种常用的 数据可视化 图表，也称为蜘蛛网图或星形图。雷达图通过将多个数据系列的指标值在同一张图表中展示出来，以便于比较它们之间的差异和相似性。 在左侧组件区域，从“图表控件”中，选择“雷达图”组件，并拖拽至设计区，如图1所示。 图1 拖拽雷达图组件到设计区并设置属性

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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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如何做课程学习？ 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

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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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在自动驾驶大力发展的时代，智慧交通与车联网的高效协同是实现安全自动驾驶的基石。如何让自动驾驶车辆实时感知复杂的路面情况？如何让自动驾驶车辆根据不同场景，迅速计算出相应对策？如何让自动驾驶车辆针对紧急场景，做到毫秒级的响应？ 解决方案 智慧交通边缘节点通过视频和雷达融合分析，智能化算法检测道路交通事件（算法云端训

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信息框来响应这个动作。 本章节将向您介绍低代码平台预置的常用事件及动作，以及在高级页面中如何为组件配置事件。 初识事件-动作 查看组件可配置事件列表。 以雷达图组件为例，在画布中拖入并选中雷达图组件，在右侧“组件属性设置”栏中选择“事件”页签，会显示当前组件可配置的事件列表。 图1

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信息框来响应这个动作。 本章节将向您介绍低代码平台预置的常用事件及动作，以及在高级页面中如何为组件配置事件。 初识事件-动作 查看组件可配置事件列表。 以雷达图组件为例，在画布中拖入并选中雷达图组件，在右侧“组件属性设置”栏中选择“事件”页签，会显示当前组件可配置的事件列表。 图1

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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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