如何调用API 2019年4月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 新增目标检测API接口 检测图片中的目标物体，返回图片中各个目标的具体坐标点，仅支持家具行业。 公测 / 2018年9月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 新增实例交叉查询API接口 给定源实例中多个图片

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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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“用户自定义离散”：根据业务需求限定“离散点”。例如，根据age进行离散，设置年龄离散点分别为3、9、15即年龄会按照0-3、3-9、9-15进行散；单击添加离散点。 “不离散”：（默认）不做归一化，不对数据做处理。 待提取物品特征 排序模型需要经特征工程处理后的数据， 选择排序模型需要的物品特征，未选择的物

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通过指纹特征设置流量处理策略 您可以通过配置指纹过滤防护规则，对数据包中指定位置的内容进行特征匹配。 特征匹配后的流量，可以进行动作设置，比如丢弃、通过、限速等。 开启指纹过滤 登录管理控制台。 在页面上方选择“区域”后，单击页面左上方的，选择“安全与合规 > DDoS防护 AA

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两个点组成，第一个点起始点，第二个点为终止点。 dashed [[0,100],[50,95]] 两个点组成，第一个点起始点，第二个点为终止点。 point [[0,100]] 一个点组成。 polyline [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 折线，多个点组成。

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应用容器化改造流程 步骤1：对应用进行分析 步骤2：准备应用运行环境 更多 技术专题 技术、观点、课程专题呈现 云小课合集 云计算知识哪家强，云上小课来开讲！ 云图说合集 云图说系列，是您了解华为云的必备利器 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服 您好！我是有问必答知识

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两个点组成，第一个点起始点，第二个点为终止点。 dashed [[0,100],[50,95]] 两个点组成，第一个点起始点，第二个点为终止点。 point [[0,100]] 一个点组成。 polyline [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 折线，多个点组成。

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单击“模型选择”代码框左侧的图标，运行代码。 运行结果如下所示： 特征推荐：学件推荐的特征，除了一些通用的特征（最值、均值等），还有一部分是专门为类似KPI做的异常检测效果比较好的特征。通常采用滑窗的方式做异常检测。目前所有窗口的长度，是根据数据的周期性、样本数、周期的个数等数据特点推荐的。窗口的长度均可以修改，如

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步骤2：准备应用运行环境 更多 技术专题 技术、观点、课程专题呈现 Cloud Native Lives Kubernetes系列课程，带你走进云原生技术的核心 GO语言深入之道 介绍几个Go语言及相关开源框架的插件机制 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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两个点组成，第一个点起始点，第二个点为终止点。 dashed [[0,100],[50,95]] 两个点组成，第一个点起始点，第二个点为终止点。 point [[0,100]] 一个点组成。 polyline [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 折线，多个点组成。

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2020-05-18 变更点如下： Jupyterlab环境编辑界面菜单调整、新增时序数据算子、新增Box-Cox变换、优化模型训练、特征迁移增加迁移评估等，对应刷新JupyterLab开发平台。 模型训练新增创建联邦学习工程及其服务，对应新增创建联邦学习工程。 模型包支持对Jup

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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两个点组成，第一个点起始点，第二个点为终止点。 dashed [[0,100],[50,95]] 两个点组成，第一个点起始点，第二个点为终止点。 point [[0,100]] 一个点组成。 polyline [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 折线，多个点组成。

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不同的推荐服务。 在线服务 效果评估 指用于通过推荐系统推荐出去的结果集并利用trace_id回流到推荐系统的行为的点击率、转化率等指标的计算。 效果评估 父主题： 自定义场景

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能应用在其中起到了不可替代的作用。 游戏智能体通常采用深度强化学习方法，从0开始，通过与环境的交互和试错，学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型，主要包含如下步骤： 通过GPU分析场景特征（自己，视野内队友，敌人，小地图等）输入状态信息（Learner）。

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漫游调优 问题与痛点 终端漫游过程中自主性强，由于不同厂商不同款型之间存在终端差异，当前网络侧统一的引导策略效果不佳，时常出现漫游粘滞问题导致漫游体验差问题。 新上市手机款型出现，无法预先得知终端的漫游行为特征，导致引导效果差。 终端操作系统版本升级，终端漫游行为出现变化，无法即时自适应，导致漫游体验出现劣化。

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Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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