练 accurate：准确型，除已标注样本外，会额外使用未标注的样本做半监督训练 ambiguity 否 Boolean 是否通过图片模糊度来聚类。 annotation_output 否 String 主动学习标注结果输出路径。 collect_rule 否 String 样本

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取回指定桶中的归档存储对象。

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使用TensorFlow进行线性回归 首先在FunctionGraph页面将tensorflow添加为公共依赖 图1 tensorflow添加为公共依赖 在代码中导入tensorflow并使用 import json import random # 导入 TensorFlow 依赖库

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。 DevOps的不好之处，是没有一个明确的定义。DevOps的好处，却也正是因为没有一个明确的定义做限制，所以拿来主义，一切好的东西，都可以为我所用。 DevOps是个筐，什么都可以往里装，敏捷又何尝不是呢？ 通常人们对DevOps的理解有两方面，即D2O和E2E。D2O，Dev

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数据目录组件有什么用？ 数据目录的核心是通过元数据采集任务，采集并展示企业在工作空间范围内的数据资产地图，包括元数据信息和数据血缘关系。 元数据管理 元数据管理模块是 数据湖 治理的基石，支持创建自定义策略的采集任务，可采集数据源中的技术元数据。支持自定义业务元模型，批量导入业务元数

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预测性维护功能 设备概览操作 登录数字孪生管理控制台。 单击左半侧目录“设备概览统计”。 图1 设备概览统计 预测设备台账操作 登录数字孪生管理控制台。 单击左半侧目录“预测设备台账”。 单击页面右侧页面内容左上方“添加”，进入“添加预测设备台账”页面。 图2 添加预测设备台账1

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查看预测外呼 前提条件 管理员已为指定座席人员建立预测外呼任务，并启动任务。 座席处于空闲态，预测外呼配有外呼数据且已经启动。 操作步骤 外呼业务代表进入云联络中心，输入账号、密码登录。 选择“外呼任务 > 座席外呼任务”。 图1 外呼任务 点击外呼结果，可查看外呼结果。 表1 预测外呼结果提示元素说明

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使用 TICS 联邦预测进行新数据离线预测 场景描述 准备数据 发布数据集 创建联邦预测作业 发起联邦预测 父主题： 纵向联邦建模场景

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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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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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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同育人的校内课后服务数字化解决方案。做强做优课后服务，保障学生个性化全面成长，助力各地高位推进“双减”落实落地。 图5 校内课后服务整体方案框架 架构描述： 课后服务管理系统：全流程数字管理与服务，提质增效；数字化管理系统，满足监管、教学及学习需求； 教育资源生态系统：系统化规范

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的价值。下面让我们来看看在代码提交和分支合并的时候应该遵守哪些规范： 分支具有描述性 一个好的分支名称应该具有描述性，以便其他人通过分支名称就可以知道它到底是干什么用的。 提交要做对 “好的文章不是写出来的，而是改出来的。”代码提交也是如此。 一个提交做好一件事情： 保持每个提交

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仅支持 CS V格式，数据条数支持100-50000条，文件不大于5MB。 组织共享 如果关闭，则该模型只能自己使用。 如果开启组织共享，则其他子用户也可以使用您的模型做分析。 默认为关闭。 单击“确定”。 每人最多可以创建100个模型，每次使用模型时，最多可以使用10个。 查看模型列表 在AI模型页签下支持

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ADMET属性预测接口 功能介绍 计算小分子的物化性质，包括吸收(adsorption)、分布(distribution)、代谢(metabolism)、清除(excretion)与毒性(toxicity)。 URI POST /v1/{project_id}/admet 表1 路径参数

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联邦预测作业 概述 批量预测 实时预测 查看作业计算过程和作业报告

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创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模

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也有问题，测试环境部署时间比较长，测试人员在α、β生产各个节点上面做部署，然后做验证，使得部署耗费了很多时间。 下面让我们再看看测试，测试最重要的是要做什么。这里有两个关键的焦点： 第一点，测试就是一个质量活动，做测试就是要保证质量。 第二点，业务价值。测试要围绕业务价值去做，而

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选择标签列 创建预测分析项目后，需要选择数据标签列及标签列数据类型。在预测分析“数据标注”页面，可预览数据并完成标签列以及标签列数据类型选择，当前由于特征筛选算法限制，标签列必须是数据集的最后一列。模型训练将会使用全部数据训练预测模型，该模型以其他列的数据为输入，以标签列的预测值为输出。

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由浅入深，带您玩转ImageSearch 01 了解 图像搜索 （ Image Search ）基于深度学习与图像识别技术，结合不同应用业务和行业场景，利用特征向量化与搜索能力，帮助您从指定图库中搜索相同或相似的图片。 产品介绍 什么是ImageSearch 功能介绍 使用限制 计费说明 03 API 图像搜

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