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

查看更多 →

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

查看更多 →

使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模 场景描述 准备数据 发布数据集 创建可信联邦学习作业 选择数据 样本对齐 筛选特征 模型训练 模型评估 父主题： 纵向联邦建模场景

查看更多 →

使用Python环境 为了运行代码、获得编码帮助和其他Python相关功能，您需要为项目指定一个Python环境。 指定项目环境 选择并激活环境 从命令行新建虚拟环境 设置默认项目环境 环境和终端窗口 选择调试环境 父主题： 构建环境

查看更多 →

使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链，完成建模，帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像，并进入MLS Editor可视化编辑界面，具体参考进入ML Studio操作界面章节。

查看更多 →

介绍数学与人工智能的关系，线性代数、概率论及更优化问题 深度学习预备知识和深度学习概览 介绍深度学习预备知识，深度学习概览 华为云EI概览 介绍华为AI的认知与EI的由来，并详细介绍华为云EI企业智能 Python编程基础实验 介绍Python编程基础实验相关知识 TensorFlow介绍

查看更多 →

在哪里可以进行课程学习？ 开发者认证订单支付完成后，点击“返回我的云市场”，回到“我的开发者认证”个人中心，进行对应开发者认证学习。如图1 图1 进入课程学习-返回我的云市场 您也可以到华为云开发者学堂右上方的“个人中心”，选择“我的开发者认证”，进行对应开发者认证学习。如图2 图2

查看更多 →

在哪里可以进行课程学习？ 订单支付完成后，点击“返回我的云市场”，回到“我的微认证”个人中心，进行对应微认证学习。如图1。 图1 进入课程学习-返回我的云市场 您也可以到华为云开发者学堂右上方的“个人中心”，选择“我的微认证”，进行对应微认证学习。如图2。 图2 进入课程学习-我的微认证

查看更多 →

使用SDK（Python） 准备环境 配置样例工程 初始化DIS客户端 创建通道 添加转储任务 删除通道 删除转储任务 查询通道列表 查询转储列表 查询通道详情 查询转储详情 Json格式上传流式数据 Protobuf格式上传流式数据 下载流式数据 创建APP 删除APP 查询APP详情

查看更多 →

使用SDK（Python） Python开发环境配置 Python语言SDK获取和安装 媒资图像标签示例 名人识别示例 主体识别示例 翻拍识别示例 图像标签示例

查看更多 →

使用SDK（Python） Python开发环境配置 Python语言SDK获取和安装 添加数据示例 更新数据示例 检查数据示例 搜索数据示例 删除数据示例

查看更多 →

使用SDK（Python） Python开发环境配置 Python语言SDK获取和安装 SDK调用示例

查看更多 →

Python Demo使用说明 概述 本文以Python语言为例，介绍通过MQ TTS /MQTT协议接入平台，基于平台接口实现“属性上报”、“订阅接收命令”等功能。 本文中使用的代码为样例代码，仅用于体验平台通信功能，如需进行商用，可以参考资源获取获取对应语言的IoT Device

查看更多 →

Python SDK使用指导 本章节介绍了Python SDK的使用说明，您可以参考本章节进行快速集成开发。 开发前准备 已 注册华为账号 并开通华为云，完成实名认证。 具备已备案的 域名 用于直播推流和播放，并在视频直播控制台添加推流和播放域名，且已完成域名关联。 已具备开发环境 ，支持Python

查看更多 →

Python SDK使用范例 以同步执行函数为例，提供封装后的SDK。为了保证您成功使用以下示例代码，您需要先添加对应语言的SDK依赖。 表1 Python SDK信息说明 SDK信息 说明 版本 3.0.97 安装 pip install huaweicloudsdkfunctiongraph

查看更多 →

Python Demo使用说明 本文以Python语言为例，介绍应用通过MQTTS协议接入平台，接收服务端订阅消息的示例。 前提条件 熟悉Python语言开发环境配置，熟悉Python语言基本语法。 开发环境 本示例使用了Python 3.8.8版本。 添加依赖 本示例使用的Py

查看更多 →

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

查看更多 →

Python 环境要求 Python 3.0及以上版本。 引用库 requests 2.18.1 请自行下载安装Python 3.x，并完成环境配置。 打开命令行窗口，执行pip install requests命令。 执行pip list查看安装结果。 本文档所述Demo在提供

查看更多 →

Python 样例 发送短信（示例1）、发送分批短信（示例1） 发送短信（示例2）、发送分批短信（示例2） 接收状态报告、接收上行短信 环境要求 基于Python 3.7.0版本，要求Python 3.7及以上版本。 引用库 requests 2.18.1（仅示例1引用） 请自行下载安装Python

查看更多 →

5或以上版本，可至IntelliJ IDEA官方网站下载。 获取并安装Python安装包（可使用2.7.9+或3.X，包含2.7.9），可至Python官方下载页面下载。 Python安装完成后，在命令行中使用pip安装“requests”库。 pip install requests

查看更多 →

information. >>> 如果未安装Python，请使用以下命令安装： yum install python Python版的Kafka客户端 执行以下命令，安装推荐版本的kafka-python： pip install kafka-python==2.0.1 生产消息 以下加粗

查看更多 →