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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SIBLINGS BY] [GROUP BY] 参数说明 level：伪列用于返回查询的层次。 START WITH：用于指定层次关系，即查询的根行｡ CONNECT BY：用来指定父行和子行的关系｡ PRIOR：用于指定哪一个是父级别｡ ORDER SIBLINGS BY：指定同一层级之间的排列顺序。

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选择需要创建层次结构的数据集，单击数据集名称，进入数据集编辑页面。 在数据编辑页面，单击“新建层次结构”。 在新建层次结构页面输入“名称”。 名称只能由中英文、数字、英文括号、斜杠（/）、反斜杠（\）、下划线（_）组成，且不超过64个字符 选择相关的维度，单击“确认”完成层次结构创建。

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类型层次结构 “类型层次结构”视图显示了继承关系，允许您查看选定类的父类和子类。要打开该视图，请在右侧的“活动栏”中单击“类型层次结构”。 右键单击一个类型，选择“显示类型层次结构”，或按下 “Ctrl+H”（IDEA快捷键）。 使用“类型层次结构”视图工具栏按钮，可以切换查看子类、父类或一起查看。

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思维导图 本节介绍思维导图工作项说明及常见操作。 思维导图工作项说明 思维导图 思维导图模拟案例 修改思维导图 删除思维导图 一个项目可新建多个思维导图，且支持修改和删除。 思维导图工作项说明 思维导图，是对项目的需求进行统一规划，以思维导图的形式进行需求规划和分解，即将工作项的

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思维导图 本节介绍思维导图工作项说明及常见操作。 思维导图工作项说明 思维导图 思维导图模拟案例 调整思维导图 修改思维导图 删除思维导图 一个Scrum项目可以创建多个思维导图，且可删除。 思维导图工作项说明 思维导图，是对Scrum项目的需求进行统一规划，以思维导图的形式进行

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思维导图 新建思维导图 绘制思维导图 管理思维导图 管理模板 父主题： 测试设计

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层次递归查询函数 层次递归查询语句中可使用以下函数返回连接路径上的相关信息。 sys_connect_by_path(col, separator) 描述：仅在层次递归查询中适用，用于返回从根节点到当前行的连接路径。 参数col为在路径中显示的列的名称，只支持类型为CHAR/VA

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层次递归查询函数 层次递归查询语句中可使用以下函数返回连接路径上的相关信息。 sys_connect_by_path(col, separator) 描述：仅在层次递归查询中适用，用于返回从根节点到当前行的连接路径。 参数col为在路径中显示的列的名称，只支持类型为CHAR/VA

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层次递归查询函数 层次递归查询语句中可使用以下函数返回连接路径上的相关信息。 sys_connect_by_path(col, separator) 描述：仅在层次递归查询中适用，用于返回从根节点到当前行的连接路径。 参数col为在路径中显示的列的名称，只支持类型为CHAR/VA

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绘制思维导图 完成新建思维导图操作后，在“测试设计”页面单击需要编辑的思维导图名称，即可进行思维导图的绘制。 新增节点 新增节点包括新增邻节点（即同级节点）与新增子节点。选中思维导图中任一节点，可根据需要选择新增节点的类型。根节点只能新增子节点，其它节点可以新增邻节点和子节点。 新增子节点

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管理思维导图 基础操作 进入思维导图后，除了编辑节点，还可以进行以下操作： 操作项 说明 重命名 单击思维导图左上方，在弹框中输入新名称，可以对当前思维导图重命名。 删除思维导图 在思维导图页面右上方单击，在下拉列表中选择“删除思维导图”，单击“确定”，删除当前思维导图。 被删除的思维导图将移入回收站中。

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新建思维导图 思维导图又称脑图，用于规划测试方案，设计测试场景、定义测试点、编排测试步骤、生成测试用例等。在测试计划服务的“测试设计”页面中可以使用思维导图功能。 前提条件 具有创建思维导图的权限（即在项目内的角色为：除了浏览者、参与者、运维经理的其他角色。请参考用户管理）。 普通新建

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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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根CA用于签发二级从属CA，二级CA（路径深度可设置范围为：5≥路径深度≥2）再向下签发三级从属CA，三级CA（路径深度可设置范围为：4≥路径深度≥1）再向下签发四级从属CA（路径深度可设置范围为：3≥路径深度≥0），以此类推，最后一级负责签发私有证书。 此类结构使用较少。 虽然深层次的结构能使得CA层次更加的细

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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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ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。只需三步，标注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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目标特性将显示在特性目录下。 修改思维导图所属特性 在测试设计列表中，鼠标悬浮在思维导图所在行的勾选框前，当显示时，可以拖拽导图至左侧的“特性目录”，修改测试设计归属目录。 拖拽后的思维导图将显示在新归属的目录下。 用户可以全选或勾选测试设计列表中的思维导图，单击“修改所属特性”，在

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