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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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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内置大量生物医疗领域标准分析流程，并结合华为特有的高性能云计算，多样性算力，大数据等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更

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使用不同规格的套餐包。 ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包，面向有AI基础的开发者，提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能，包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和部署上线流程。涉及计费项包含：模型开发环境（Notebook）、模型训练（训练作业）、部署上线（在线服务）。

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、语音识别、 机器翻译 编程实验

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多数企业都不具备AI开发能力。 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

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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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Notebook，提供在线的代码开发环境。 业务开发者 使用自动学习构建模型 AI初学者 使用预置算法构建模型 AI工程师：AI全流程开发 体验AI全流程开发 免费体验 ModelArts 免费体验自动学习 自动学习 垃圾分类（使用新版自动学习实现图像分类） 预置算法 使用AI Gallery的预置算法训练模型

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开发流程 序号 步骤 说明 1 下载基线组件 下载基线组件zip包到本地。 具体操作请参见下载基线组件。 2 参考基线组件开发新组件 开发前，先替换组件包中的文件名称，以及文件内容中的组件名称，全部替换为新组件的名称。 具体操作请参见参考基线组件开发新组件。 3 上传新组件 打包上传到AppCube的全局组件。

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开发流程 开发的流程如下所示： 版本获取及引入依赖 通过maven引入需要的依赖，是使用Mas-DB-SDK的基础。 添加客户端配置 通过添加客户端配置，接入Mas-DB-SDK。 创建DataSource Mas-DB-SDK提供读取YAML文件创建DataSource的方法，

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开发流程 开发的流程如下所示： 版本获取及引入依赖 通过maven引入需要的依赖，是使用Mas-Mongo-SDK的基础。 添加客户端配置 通过添加客户端配置，接入Mas-Mongo-SDK。 创建MongoClient客户端 Mas-Mongo-SDK提供读取YAML文件创建客户端的方法。

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开发流程 开发的流程如下所示： 版本获取及引入依赖 通过go.mod引入需要的依赖，是使用Mas-GO-SDK的基础。 配置创建数据源 通过配置数据源驱动信息，引入Mas-GO-SDK-Mysql创建数据源。 支持以代码方式添加配置信息或者从YAML文件读取配置信息。 按需引入数据源

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开发流程 父主题： 应用程序开发教程

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开发流程 图1 采用JDBC开发应用程序的流程 父主题： 基于JDBC开发

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开发流程 基于libpq编译开发源程序，主要包括如下步骤： 解压 GaussDB -Kernel_数据库版本号_操作系统版本号_64bit_Libpq.tar.gz文件，其中include文件夹下的头文件为所需的头文件，lib文件夹中为所需的libpq库文件。 除libpq-fe.h

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开发流程 图1 采用Psycopg2开发应用程序的流程 父主题： 基于Psycopg开发

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开发流程 图1 采用Psycopg2开发应用程序的流程 父主题： 基于Psycopg开发

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开发流程 数据库Go驱动遵循Go语言第三方库的规则，只需在应用程序中import驱动，并将驱动代码放入GOPATH路径。 图1 采用Go开发应用程序的流程 父主题： 基于Go驱动开发

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开发流程 图1 采用Psycopg2开发应用程序的流程 父主题： 基于Psycopg开发

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开发流程 图1 采用JDBC开发应用程序的流程 父主题： 基于JDBC开发

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