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

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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

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高阶能力 部分运行 在Workflow中使用大数据能力（DLI/ MRS ） 父主题： 如何开发Workflow

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高阶实战 发布 WeLink We码应用 发布WeLink轻应用 发布微信小程序

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高阶能力 创建屏幕轮播

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高阶功能 配置内容安全检测

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关注 关注组件/取消关注组件 查询关注列表 父主题： API

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关注组件/取消关注组件 功能介绍 关注组件/取消关注组件 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /cloudartifact/v5/attention 请求参数 表1 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 attention 是 String 关注/取消关注

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关注主题 只有设置为对外公开的主题才可以关注或者取消关注，关注成功后，该主题下的所有公开信息均可以查看。 关注主题 登录圆桌。 在页面正上方全局搜索框内，输入主题名称，单击搜索或者按回车键。 在搜索结果页面，选择“主题”页签。 选择需关注的主题，单击“关注”。 关注成功后，您可进入主题查看主题内事件信息。

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高阶云服务清单 一级分类 二级分类 云服务产品 产品部确认分类 产品部 计算 计算 云手机CPH 开放能力 计算产品部 函数工作流 FunctionGraph 开发平台 PAAS产品部 容器 容器 云容器引擎CCE 开放能力 计算产品部 云容器实例CCI 开放能力 计算产品部 存储

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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

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高阶(精细)生产方案向导 您可以参考向导制定一个高阶的生产方案。 前提条件 已登录MBM-F，且拥有该菜单栏目的操作权限。 操作步骤 在顶部导航栏中，选择“制造数据模型管理 > 从这里开始 > 高阶(精细)生产方案向导”。 进入“高阶(精细)生产方案向导”页面。 图1 高阶生产方案向导

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关注工作流 操作步骤 登录MAS控制台，进入“工作流管理>工作流列表”页面。 单击待关注工作流所在行的“关注”，完成关注工作流。 单击待关注工作流所在行的“取消关注”，完成取消关注工作流。 在工作流列表右侧下拉框选中“我的关注”，可以筛选出列表中所有已关注的工作流。 在“工作流管

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关注工作流 您可以关注或者取消关注某个工作流，在控制台“工作流管理>我关注的”页面将展示关注的工作流列表，如果没有关注的工作流，页面将展示为空。 操作步骤 登录MAS控制台，进入“工作流管理>工作流列表”页面。 单击待关注工作流所在行的“关注”，完成关注工作流。 单击待关注工作流

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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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如何设置项目关注功能？ 单击项目的列表模式所在行或卡片模式中的星形图标将项目标记为关注项目，被关注的项目显示在首页上方“我的关注”中。 父主题： 项目

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器上，单击。 操作完成后，在“转换器 > 我关注的”页面中，可查看到已关注的转换器。 若需要取消关注，可单击已关注转换器上的，取消关注。 图1 查看已关注的转换器 父主题： 转换器管理

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器上，单击。 操作完成后，在“转换器 > 我关注的”页面中，可查看到已关注的转换器。 如果需要取消关注，可单击已关注转换器上的，取消关注。 图1 查看已关注的转换器 父主题： 转换器管理

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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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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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