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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迭代 Backlog中数据为什么为空？ 为什么仪表盘工作项数据显示都是0？ 为什么仪表盘个人工时中每个人的Story工作量显示0？

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迭代状态。 迭代配置入口 新建迭代 一键复制迭代 更新迭代 启动、结束迭代 删除迭代 迭代配置入口 迭代需要从看板项目工作项中进入。在看板项目“工作项”页面，单击“更多 > 迭代配置”进入迭代配置界面。 新建迭代 根据项目实际情况，可以给工作项设置相应的迭代开发计划。 单击“添加”进入“迭代配置”页面。

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迭代计划 如何合理规划Sprint时间盒 如何移动迭代中需求变更后看板中的任务卡片 父主题： Scrum项目最佳实践

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迭代开发 如何在软件开发团队中管理突发性任务 如何解决开发团队中的任务没人领取的问题 父主题： Scrum项目最佳实践

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新增迭代 功能介绍 新增迭代 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /GT3KServer/v4/iterators 表1 Query参数 参数 是否必选

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本节介绍迭代的常见操作。 迭代入口 新建迭代 修改迭代 启动迭代 查看迭代 安排迭代工作 删除迭代 概览与统计 前提条件 项目已建立并只有项目创建者或管理员才具有权限新建、修改、删除迭代。 迭代入口 进入项目详情页，单击“工作 > 迭代”，进入迭代页面。 新建迭代 在迭代页面中，单击左侧迭代列表上方按钮。

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迭代回顾 概述 使用仪表盘（推荐新版） 使用报表 使用迭代回顾会议模板 上传迭代总结 发送报告 父主题： Scrum项目

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迭代”，进入迭代页面。 新建迭代 在迭代页面中，单击左侧迭代列表上方。 设置迭代名称、计划时间和迭代描述。 参数设置完成后，单击“确定”。 创建好的迭代按照时间倒序显示在迭代列表中。 修改迭代 进入迭代页面，已有迭代以列表形式进行展示，单击迭代名称可以切换迭代。 单击右侧导航区操作图标可以更改“显示字段”、“显示方式”等。

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上传迭代总结 项目成员可以将每个迭代的项目文档、总结文档、经验文档等上传到云端。 操作步骤 进入项目详情页面，选择“文档”页签。 在“上传文档”页签，单击“上传”将迭代总结文档传到云端。 父主题： 迭代回顾

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删除项目迭代 功能介绍 删除项目迭代 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v4/projects/{project_id}/iterations/{iteration_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明 计算节点信息 用户可使用的计算资源种类

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Integer 迭代id name String 迭代标题 opened_total Integer 开启的工单数 progress String 工作进展 total Integer 工单总数 updated_time String 迭代更新时间 status String 迭代的状态,0

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支持样本平衡性综合分析，便于用户直观的了解数据集中不同类别样本的分布情况，判断样本集的分布平衡性，并可在组织内共享数据集。 图10 数据均衡性分析 图11 共享样本数据库管理 全流程可视化自主训练，用户可选择网络结构、数据集利用云端算力进行自动学习，也可以利用notebook进行算法开

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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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一次训练所选取的样本数。 训练数据集切分数量 将整个数据集切分成多个子数据集，依次训练，每个epoch训练一个子数据集。 DeepFM DeepFM，结合了FM和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。 表2 深度网络因子分解机参数说明

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横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的作业，单击“执行”，系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成，在“历史作

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已结束的PI不支持再增加迭代。 单击需要增加迭代的PI所在行的图标，弹出“新建迭代”窗口。 填写迭代的信息。 相同PI下迭代的名称不能重复。 迭代的“起止时间”只能在所属PI的“起止时间”中选择。 单击“确定”，新建迭代成功。 在所属的PI下，可以查看到新建的迭代。 新建迭代显示的状态跟选择的“起止时间”有关，具体如下：

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已结束的PI不支持再增加迭代。 单击需要增加迭代的PI所在行的图标，弹出“新建迭代”窗口。 填写迭代的信息。 相同PI下迭代的名称不能重复。 迭代的“起止时间”只能在所属PI的“起止时间”中选择。 单击“确定”，新建迭代成功。 在所属的PI下，可以查看到新建的迭代。 新建迭代显示的状态跟选择的“起止时间”有关，具体如下：

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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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