CALL proc_loop(10,5); 该循环必须要结合EXIT使用，否则将陷入死循环。 WHILE_LOOP语句 语法图 图2 while_loop::= 只要条件表达式为真，WHILE语句就会不停的在一系列语句上进行循环，在每次进入循环体的时候进行条件判断。 示例 1 2

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游标循环 游标在WHILE语句、LOOP语句中的使用称为游标循环，一般这种循环都需要使用OPEN、FETCH和CLOSE语句。下面要介绍的一种循环不需要这些操作，可以简化游标循环的操作，这种循环方式适用于静态游标的循环，不用执行静态游标的四个步骤。 语法 FOR AS循环的语法请参见图1。

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选中组件，在组件属性设置面板选择“高级”。 单击“循环数据”后的，进行变量绑定。 选择绑定的变量，单击“确定”。 图2 绑定变量 为展示内容添加变量，默认为item。 绑定成功后，查看渲染效果。 图3 添加变量 图4 查看渲染效果 相关概念关联： 循环数据，即需要循环渲染的数组，在这里是state.imageList。

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取消循环观看 接口名称 WEB_CancelAutoView 功能描述 取消循环观看时调用该接口。 应用场景 只有主席才能进行该操作，调用接口取消循环观看。 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_CancelAutoView 参数 无 返回值

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--max_steps表示训练迭代的次数，这里指定了10000次迭代，完成模型训练大概耗时3分钟，如果不指定，默认是1000000次迭代，耗时会比较长。max_steps数值越大，训练时间越久，结果越精确。 该命令是训练图片分类模型，然后单击“下一步”。 图4 设置容器启动命令 配置负载访问信息。 本例中选择“不启用”，单击“下一步”。

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时序数据标注是为数据工程师、数据科学家等提供的辅助标注工具。提供界面化数据查看、单点数据标注、连续时间戳数据标注、保存标注结果等功能。 数据标注对于KPI异常检测非常重要，可以有效提升监督学习训练过程中KPI异常检测的准确率，在无监督学习中对模型做验证评估。 监督学习：使用标注工

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 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。

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什么是图像识别 图像识别（Image Recognition），是指利用计算机对图像进行分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，包括媒资图像标签，名人识别，主体识别，翻拍识别、图像标签等。 图像识别以开放API（Application Programming Inter

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名输入到神经网络的方法具有更好的检测效果，在业界内较先采用。 多模型协同检测，准确识别威胁 威胁检测服务 除威胁情报和规则基线检测外，还提供4类基于AI智能引擎的算法能力：IAM异常检测、DGA检测、DNS挖矿木马检测、DNS可疑 域名 检测。针对不同检测目标，利用有监督、无监督深度神

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），还可以通过指定模型输出进行可对比的误差分析（精度）。 模型自动调优工具 AOE(Ascend Optimization Engine)是一个昇腾设备上模型运行自动调优工具，作用是充分利用有限的硬件资源，以满足算子和整网的性能要求。在推理场景下使用，可以对于模型的图和算子运行内

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手段处理问题。 逻辑斯蒂回归-LR 逻辑斯蒂回归算法是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。逻辑斯蒂回归算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0,1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。单击查看逻辑斯蒂回归详情信息。

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Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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循环图元 循环图元的作用 配置该图元能够对数组里的元素逐个取出做循环操作，类似于for each循环。循环的对象可以是字符串、数字，也可以是结构体等。 循环图元参数配置 例如，当前有数组变量“TestList1”，“TestList2”，要求把“TestList1”中的元素逐个加到数组“TestList2”的后面。

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型权值。 is_dl4j_model 是 是否是deeplearning4j的模型。 true代表是deeplearning4j，false代表是keras模型。 keras_model_config_path 是 模型结构存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.to_json()可得到模型结构。

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型权值。 is_dl4j_model 是 是否是deeplearning4j的模型。 true代表是deeplearning4j，false代表是keras模型。 keras_model_config_path 是 模型结构存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.to_json()可得到模型结构。

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跳出循环图元 跳出循环图元的作用 配置该图元能够中断已存在的循环，必须与循环图元搭配使用，类似break的功能。 如何使用跳出循环图元 在逻辑中，拖拽“跳出循环”图元至画布中。 选中跳出循环图元，单击，设置基本信息。 表1 基本信息参数说明 参数 参数说明 标签 图元的标签，用于

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Logistic Regression (LR) LR算法是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。LR算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0,1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。 表1 逻辑斯蒂回归参数说明

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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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除了逻辑循环图元的四个变量，还有两个默认的分支：inLoop和outLoop。inLoop是进入循环时执行的逻辑，即遍历列表时执行的一些动作，outLoop则是遍历完了再执行的动作。 分支条件介绍 表1 分支条件 名称 含义 使用方法 inLoop 遍历循环列表 循环列表未遍历完时，触发inLoop分支。

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除了逻辑循环图元的四个变量，还有两个默认的分支：inLoop和outLoop。inLoop是进入循环时执行的逻辑，即遍历列表时执行的一些动作，outLoop则是遍历完了再执行的动作。 分支条件介绍 表1 分支条件 名称 含义 使用方法 inLoop 遍历循环列表 循环列表未遍历完时，触发inLoop分支。

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