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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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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获取目标库分组中的目标数量 功能介绍 获取目标库分组中的目标数量，仅支持好望协议设备，使用该接口需要设备安装了目标算法，NVR800需要切换到人卡模式，SDC直连需要开启目标库对比 URI GET /v1/{user_id}/targets/count 表1 路径参数 参数 是否必选

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映射到目标库中的type名是否合法 MySQL-> CSS /ES、 GaussDB (for MySQL)-> CS S/ES实时同步 表1 映射到目标库中的type名是否合法 预检查项 映射到目标库中的type名是否合法。 描述 映射到目标端的type需满足以下要求： 目标是5.x版本时，一个index可以支持多个type。

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映射到目标库中的库名是否合法 MySQL同步场景 表1 映射到目标库中的库名是否合法 预检查项 映射到目标库中的库名是否合法。 描述 映射到目标库中的库名不支持的字符有：“.”、 “<”、“>”、“\”、和“'”。 待确认提示及处理建议 不通过原因：映射到目标库中的库名包含不支持的字符。

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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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数据处理简介 数据管理模块在重构升级中，对未使用过数据管理的用户不可见。如果要使用数据管理相关功能，建议提交工单开通权限。 ModelArts平台提供的数据处理功能，基本目的是从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。当数据采集和接入之后

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支持样本平衡性综合分析，便于用户直观的了解数据集中不同类别样本的分布情况，判断样本集的分布平衡性，并可在组织内共享数据集。 图10 数据均衡性分析 图11 共享样本数据库管理 全流程可视化自主训练，用户可选择网络结构、数据集利用云端算力进行自动学习，也可以利用notebook进行算

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介绍TensorFlow的框架，TensorFlow2.0的基础与高阶操作，TensorFlow2.0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

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检查目标库的max_allowed_packet参数 MySQL迁移场景 表1 检查目标库的max_allowed_packet参数 预检查项 检查目标库的max_allowed_packet参数。 描述 目标库的max_allowed_packet参数值小于100MB，导致目标库无法写入造成全量迁移失败。

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阶特征组合、学习特征之间的关系，无需人工经验干预，同时能够解决组合特征稀疏的问题。FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机的改进版本，因子分解机每个特征对其他域的隐向量都一致，而域感知因子分解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更

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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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函数中如何读写文件？ 函数工作目录权限说明 函数可以读取代码目录下的文件，函数工作目录在入口文件的上一级，例如用户上传了文件夹backend，需要读取与入口文件同级目录的文件test.conf，可以用相对路径“code/backend/test.conf”，或者使用全路径（相关目

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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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抓拍增强 静态目标 开启后，会对画面中的静态目标或者位移很小的目标进行跟踪抓拍。此参数主要针对遮挡进入画面的目标或者目标整体，例如开车进入画面后，摇下车窗场景。 戴头盔目标 开启后，会对画面中佩戴头盔的目标进行跟踪抓拍。 目标过滤 低质量 开启后，降低左右偏转50度以上，或者模糊的目标抓拍数量。

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函数常规信息中的“应用”应如何理解？ “应用”实际作用就是文件夹功能。当前创建的新函数所属应用均为“default”应用，且无法更改，新版本里会逐步弱化并下线老界面的“应用"概念，未来会通过标签分组的方式来管理函数的分类等。 父主题： 其他问题

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本文档适用于使用Ascend 310进行算子开发的人员，通过本文档您可以达成：通过本文档提供的算子开发样例进行算子开发，并将此算子集成到整网络中进行端到端的应用程序的运行，端到端了解自定义算子的开发流程。参考文档中的Reduction算子样例，学习算子开发及算子插件开发的原理，能够进行其他自定义算子的开发。掌握以下经验和技能可以更好地理解

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本文档适用于使用Ascend 310进行算子开发的人员，通过本文档您可以达成：通过本文档提供的算子开发样例进行算子开发，并将此算子集成到整网络中进行端到端的应用程序的运行，端到端了解自定义算子的开发流程。参考文档中的Reduction算子样例，学习算子开发及算子插件开发的原理，能够进行其他自定义算子的开发。掌握以下经验和技能可以更好地理解

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