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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将条码系统中重要的程序抽象为通用的公共程序，便于各领域及第三方调用。 提供条码生成公共程序，用于生成条码。 提供条码解释公共程序，用于解释条码。 与其他系统接口 在产品定位上，金蝶云条码管理系统主要是作为基础应用系统，提供条码规则设置、条码主档管理、条码生成、条码打印、条码扫描和条

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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记录操作。 查询条码标签打印信息 进入“条码标签打印”页面后，需先进行查询条码标签打印信息操作，再在查询结果信息中进行后续操作。 在顶部导航栏中，选择“生产管理 > 生产准备 > 条码标签打印”。 进入“条码标签打印”页面。 设置指定查询条件： 工单号、产品条码：两个中必须设置一个，也可两个都设置。

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打散操作时，原条码需为“使用完”状态的序列物料条码。（在“物料信息查询”页面对应“生产过程状态”为“使用完”。） 物料条码替换 在顶部导航栏中，选择“生产管理 > 生产执行 > 物料条码替换”。 进入“物料条码替换”页面。 输入原条码的序列物料条码以及新条码的序列物料条码。 单击“替换”。 “替换条码清单”中显示替换记录。物料条码替换成功后：

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定位 定位组件用于根据定位获取当前所在位置，仅支持移动端设备使用。 在表单开发页面，从“数据组件”中，拖拽“定位”组件至表单设计区域，如图1。 图1 定位 显示名称：该组件在页面呈现给用户的名称，可以设置为中文，也可以设置为英文。 验证：对该字段进行一些限制。 必填：设置为“必填”，表示该字段必须配置。

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配置条码应用 参考5.7，将新账套对应的流的地址配置到条码应用上即可。 父主题： 多账套配置（仅限于条码多账套场景）

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条码规则设置概述 基本概念 设置的条码规则ID生成器作用于生产流程的码制生成： 可作用于工厂模型的码制生成 可作用于工单号的码制生成 可作用于SN号/LOT号的码制生成 操作流程 图1 条码规则设置操作流程 父主题： 系统管理员的条码规则设置

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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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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问题定位 问题定位方法 高频问题汇总

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定位类 搜索查询“class:init”将匹配名称中包含“init”的所有类。使用替代语法，此查询也可以写为“type:init”、“init:class” 或“init:c”。 父主题： 案例

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问题定位 操作场景 当现网某个特定资源或动作出现问题，可根据 云审计 服务收集的日志记录，通过查询对应时间、对应资源的操作记录，查看当时的请求动作和响应，支撑问题定位分析。 本章节介绍，通过云审计服务如何定位现网某个弹性 云服务器 在某日上午发生的故障，以及如何定位现网创建弹性云 服务器 操作失败的问题。

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产品定位 什么是华为企业智慧屏？ 华为企业智慧屏与华为智慧屏、荣耀智慧屏的区别是什么？ 华为企业智慧屏与会议平板有什么区别？ 从哪里可以获取企业智慧屏的更多信息？ 父主题： IdeaHub常见问题

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视觉定位 接口列表 视觉定位需要使用的接口如表1所示。 表1 视觉定位接口列表 接口 描述 参数名 参数类型 参数说明 返回值 getToken 向服务器请求签名。 - - - Promise<any> setAKSK 验证租户身份信息。 requestParams { AK: string;

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视觉定位 功能介绍 视觉定位是根据图像耦合GPS数据确定设备的位置的一项技术。首先通过拍摄一系列具有已知位置的图像并分析它们的关键视觉特征（例如建筑物或桥梁的轮廓）来创建地图，以创建这些视觉特征的大规模且可快速搜索的索引。将设备图像中的特征与索引中的特征进行比较，可获得目标设备的位姿。

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空间定位 视觉定位 父主题： API

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定位类 一个搜索查询class:test匹配所有名称中包含test的类。使用替代语法，这个查询也可以写作c:test、test:class或test:c。 父主题： 示例

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问题定位 问题定位简介 日志文件 结果清单 返回码

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配置条码辅助流 复制条码辅助流 切换新复制出流的连接， 点击下一步， 点击下一步 点击更新 父主题： 多账套配置（仅限于条码多账套场景）

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