说明 field_name 是 数据在数据流中的字段名。 图像分类中field_name类型需声明为ARRAY[TINYINT]。 文本分类中field_name类型需声明为String。 model_path 是 模型存放在OBS上的完整路径，包括模型结构和模型权值。 is_dl4j_model

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说明 field_name 是 数据在数据流中的字段名。 图像分类中field_name类型需声明为ARRAY[TINYINT]。 文本分类中field_name类型需声明为String。 model_path 是 模型存放在OBS上的完整路径，包括模型结构和模型权值。 is_dl4j_model

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BATCH规范 规则1：不支持logged batch，仅支持unlogged batch。 规则2：一个batch中，操作不超过25行数据。 规则3：一个batch中，请求大小不超过5KB。 规则4：一个batch中，跨partition不超过10个，只操作一张表。 父主题： 数据库规范

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对于大部分模型，特别是小模型，一个批量的输入组成一个batch交给芯片做模型的推理可获得性能收益。使用batch推理将大大提高数据的吞吐率，同时也将提高芯片的利用率，在损失一定的时延情况下提升了整体的性能。因此，构建一个高性能应用应当在时延允许的情况下尽可能使用大batch。框架为了用户能更方便、更灵活的使用batch，引入了超时机制，用

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Task任务列表中，单击待部署更新的Batch Task任务所在行“操作”列的“更多 > 部署更新”。 删除任务 在Batch Task任务列表中，单击待删除Batch Task任务所在行“操作”列的“更多 > 删除”。 查看操作历史 在Topic列表中，单击待查看操作历史的Batch Task任务所在行“操作”列的“更多

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对于大部分模型，特别是小模型，一个批量的输入组成一个batch交给芯片做模型的推理可获得性能收益。使用batch推理将大大提高数据的吞吐率，同时也将提高芯片的利用率，在损失一定的时延情况下提升了整体的性能。因此，构建一个高性能应用应当在时延允许的情况下尽可能使用大batch。框架为了用户能更方便、更灵活的使用batch，引入了超时机制，用

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使用建议：根据规格按需选择 values 否 定义子元素模板中使用的变量 参数类型：dict 取值说明：用户自定义。Batch对象在执行实例化时，会使用values中的值替换items中定义的properties相应的变量内容，包括内置的变量item、limit、offset。 默认值：{}

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查询所有batch/v1的API 功能介绍 get available resources 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /apis/batch/v1 请求参数 表1 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String

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模型训练 模型训练中除了数据和算法外，开发者花了大量时间在模型参数设计上。模型训练的参数直接影响模型的精度以及模型收敛时间，参数的选择极大依赖于开发者的经验，参数选择不当会导致模型精度无法达到预期结果，或者模型训练时间大大增加。 为了降低开发者的专业要求，提升开发者模型训练的开发效率及训

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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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体支持的参数请参考表1。 表1 常规配置参数 算法类型 参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度

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数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初

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Task任务列表中，单击待部署更新的Batch Task任务所在行“操作”列的“更多 > 部署更新”。 删除任务 在Batch Task任务列表中，单击待删除Batch Task任务所在行“操作”列的“更多 > 删除”。 查看操作历史 在Topic列表中，单击待查看操作历史的Batch Task任务所在行“操作”列的“更多

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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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通过查看学员培训进度，监控学员学习状态 操作路径：培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据 自学记录统计的是学员在知识库进行自学的学习数据 统计数据统计的是具体培训资源（实操作业、考试等）的学员学习数据 父主题： 培训管理

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增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特征挖掘十分重要，尤其是具有强表达能力的特征，可以抵过大量的弱表达能力的特征。 特征的数量并非重点，质量才是，总之强表达能力的特征最重要。 能否挖掘出强表达能力的特征，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中：学

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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为了让 问答机器人 更加智能，回答更加准确，您可以通过训练模型来提升问答机器人的效果。 问答训练通过用户问法对机器人进行测试，在匹配问题的返回结果中，按相似度得分进行倒序排序，正确匹配的问题出现在前一、三、五位中的占比将作为衡量模型效果的指标，数值越高代表模型效果越好。 高级版、专业版、旗舰版机器人支持问答模型训练。

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查询所有batch/v1beta1的API 功能介绍 get available resources 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /apis/batch/v1beta1 请求参数 表1 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token

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自由模式：可以不按顺序学习课件，可随意选择一个开始学习 解锁模式：设置一个时间，按时间进程解锁学习，解锁模式中暂时不支持添加线下课和岗位测评 图4 选择模式 阶段任务 图5 阶段任务 指派范围：选择该学习任务学习的具体学员 图6 指派范围1 图7 指派范围2 设置：对学习任务进行合格标准、奖励等设置

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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