九天人工智能平台训练模式包括()等操作。

利用阿里、百度等人工智能开放平台训练自己的产品分类模型时，哪一步不是必需的？（）

作业题1 按课程案例，动手完成编码实践。 通过梯度下降优化器进行优化，尝试采用不同的学习率和训练轮数等超参数，记录训练后的损失值和W、b变量值。 提交要求： 1、至少5次不同超参数的运行结果的记录文档（word格式或者txt格式） 2、你认为最优的一次带运行结果的源代码文件（.ipynb 格式） 3、以上两个文件一起压缩为一个压缩文件后作为附件上传 评价标准： 1、完成案例中的代码，有完整的代码，模型能运行优化出结果，8分； 2、调整过超参数，记录文件中有至少5组数据，2分；

作业题1 按课程案例，动手完成编码实践。 通过梯度下降优化器进行优化，尝试采用不同的学习率和训练轮数等超参数，记录训练后的损失值和W、b变量值。 提交要求： 1、至少5次不同超参数的运行结果的记录文档（word格式或者txt格式） 2、你认为最优的一次带运行结果的源代码文件（.ipynb 格式） 3、以上两个文件一起压缩为一个压缩文件后作为附件上传 评价标准： 1、完成案例中的代码，有完整的代码，模型能运行优化出结果，8分； 2、调整过超参数，记录文件中有至少5组数据，2分；

作业题1 按课程案例，动手完成编码实践。 通过梯度下降优化器进行优化，尝试采用不同的学习率和训练轮数等超参数，记录训练后的损失值和W、b变量值。 提交要求： 1、至少5次不同超参数的运行结果的记录文档（word格式或者txt格式） 2、你认为最优的一次带运行结果的源代码文件（.ipynb 格式） 3、以上两个文件一起压缩为一个压缩文件后作为附件上传 评价标准： 1、完成案例中的代码，有完整的代码，模型能运行优化出结果，8分； 2、调整过超参数，记录文件中有至少5组数据，2分；

下列选项属于施工管理BIM平台软件的特征是（)。

在作业3中,按要求完成《word操作训练》排版要求。 素材从上传的后面的“附件“中下载。 word操作训练.doc

支持工程项目模型文件管理，包括模型文件上传、下载、用户及权限管理、支持模型数据的签入签出及版本管理、支持模型文件的在线浏览功能都属于施工管理BIM平台软件的特征。（)

通过生成人工数据集合，基于TensorFlow实现y=3.1234*x+2.98线性回归 通过上传附件方式提交 notebook文件（.ipynb） 评分标准： 1、生成 x_data，值为 [0, 100]之间500个等差数列数据集合作为样本特征 根据目标线性方程 y=3.1234*x+2.98，生成相应的标签集合 y_data，1分； 2、画出随机生成数据的散点图和想要通过学习得到的目标线性函数 y=3.1234*x+2.98，1分； 3、构建回归模型，3分； 4、训练模型，10轮，每训练20个样本显示损失值，2分； 5、通过训练出的模型预测 x=5.79 时 y 的值，并显示根据目标方程显示的 y 值，1分； 6、 通过Tensorboard显示构建的计算图。 上传的源代码中有相应的源代码 结果计算图截图可以嵌入上交的notebook文件（.ipynb） 嵌入图片的方法为markdown cell中代码 ＜img src= "你的计算图文件名.png"＞，2分。 备注：