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写报告 根据所设置的报告规则，需要填写报告的人员会看到待提交报告，进入工作报告We码，就可以进行填写和提交。可以选择抄送人，被指定的抄送人也会收到此报告。可以打开 “仅接收人和抄送人可见，不可分享” ，打开后在报告详情页不显示分享按钮，不支持分享。 若设置了提交提醒，系统会在指定
epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
全面地讲述深度学习的历史超出了本书的范围。然而，一些基本的背景对理解深度学习是有用的，深度学习经历了三次发展浪潮：20世纪40年代到60年代深度学习的雏形出现在控制论（cybernetics）中，20世纪80年代到90年代深度学习表现为联结主义（connectionism），直到
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
> 安全报告”，进入“安全报告”页面。 单击“创建新模板”创建报告模板，参数说明如表 创建报告模板参数说明所示。 表1 安全报告模板参数说明 参数名称 参数说明 报告名称 自定义安全报告名称。 报告类型 安全日报 统计周期：每天00:00:00 ~ 24:00:00 报告将在生成后的次日自动发送至您设置的报告接收人。
和检测信息。 图1 查看安全报告 创建新报告 按模板创建按月或按周的安全报告 单击按月或按周模板报告中的“复制”（按需选择即可），进入报告基本信息配置页面。 自定义创建其他周期的安全报告 单击页面中的“创建新报告”，进入报告基本信息配置页面。 对报告基本信息进行配置，参数说明如表1所示。
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
加智能。借助深度学习，我们可以制造出具有自动驾驶能力的汽车和能够理解人类语音的电话。由于深度学习的出现，机器翻译、人脸识别、预测分析、机器作曲以及无数的人工智能任务都成为可能，或相比以往有了显著改进。虽然深度学习背后的数学概念几十年前便提出，但致力于创建和训练这些深度模型的编程库
报告管理 应用场景说明 业务流图 配置报告静态模板 配置报告模板 手动生成报告 查看任务报告
在该步骤中，你既可以为团队成员创建报告规则，供其他人填写提交；也可以为自己创建报告规则，供自己填写提交。 报告规则包括： 报告内容：支持单选、多选、文本、数字、日期、图片、附件这七种格式，你可以自由配置该报告模板。 报告人员：涉及两种角色，即谁需要填写该报告、该报告需要提交给谁。 统计周期：可设置报告的提交
任务的列表。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手段进行智能标注，降低人工标注量，帮助用户找到难例。
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
读报告 进入We码，你可以查看跟你相关的报告，包括全部（收到的所有报告）、未读、我提交的。你可以搜索关键字查询需要查看的报告，或用筛选条件进行过滤。 点击具体的报告，可进一步查看详情，同时支持评论、分享（若设置了“仅接收人和抄送人可见，不可分享”，此时分享按钮不会展示）、修改（接
读报告 进入We码，你可以查看跟你相关的报告，包括全部（收到的所有报告）、未读、我提交的。你可以搜索关键字查询需要查看的报告，或用筛选条件进行过滤。 点击具体的报告，可进一步查看详情，同时支持评论、分享（若设置了“仅接收人和抄送人可见，不可分享”，此时分享按钮不会展示）、修改（接
在左侧导航栏中，选择“系统管理 > 安全报告”，进入“安全报告”页面。 单击目标报告的“历史报告 ”，弹出“历史报告”，可查看报告列表。 图2 获取历史报告 图3 历史报告列表 单击“操作”列的“获取报告”，可查看报告信息。 如需下载，单击右下角的“下载”，可获取报告。 父主题： 安全报告管理
1%。主要问题是如何设置 ϵ0。若 ϵ0 太大，学习曲线将会剧烈振荡，代价函数值通常会明显增加。温和的振荡是良好的，容易在训练随机代价函数（例如使用 Dropout 的代价函数）时出现。如果学习率太小，那么学习过程会很缓慢。如果初始学习率太低，那么学习可能会卡在一个相当高的代价值。通常，就
业也在快速布局。2、所需数据量机器学习能够适应各种数据量，特别是数据量较小的场景。如果数据量迅速增加，那么深度学习的效果将更加突出，这是因为深度学习算法需要大量数据才能完美理解。3、执行时间执行时间是指训练算法所需要的时间量。一般来说，深度学习算法需要大量时间进行训练。这是因为该
所谓“ 机器学习” ， 是指利用算法使计算机能够像人一样从数据中挖掘出信息； 而“ 深度学习”作为“机器学习”的一个**子集**， 相比其他学习方法， 使用了更多的参数、模型也更复杂， 从而使得模型对数据的理解更加深人， 也更加智能。 传统机器学习是分步骤来进行的， 每一步的最优解不一定带来结果的最优解；
机器学习算法是一种可以从数据中学习的算法。然而，我们所谓的 “学习”是什么意思呢？Mitchell (1997) 提供了一个简洁的定义：“对于某类任务 T 和性能度量P，一个计算机程序被认为可以从经验 E 中学习是指，通过经验 E 改进后，它在任务 T 上由性能度量
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