如果需要对生成的 JSON 做修改，可以通过 imgcook 编辑器可视化干预，最终通过 DSL 开放层将得到的符合代码结构和语义的 JSON 转换为代码。
智能还原的核心链路构成了 D2C 的核心技术体系，并通过度量体系来衡量核心还原能力和研发提效效果。下层依托算法工程体系提供核心技术体系中智能化能力的底层服务，包括样本制造、算法工程服务、前端算法工程框架，上层通过 D2C 研发体系承接智能还原的后置链路
通过提供可视化干预能力满足用户二次迭代的需求，并通过将工程链路内置到 imgcook 平台实现一站式开发、调试、预览和发布来提升整体的工程效率。
今年在前端智能化大背景下，对 D2C 技术体系全链路进行了智能化能力升级，并为前端同学带来了让前端工程师能成为机器学习工程师的前端算法工程框架 Pipcook 和解决样本收集问题的样本制造机 Samplecook。同时带来了营销模块研发链路产品化升级，助力全链路研发提效。
Icon 识别其实是一个图片分类的问题，依然沿用图片分类的方案，但为了能够让模型的泛化能力能自我增强，我们设计了一个 Icon 自动收集、处理数据、自动训练模型、自动发布模型的模型闭环链路，让模型能够自我迭代优化。
自上线以来，新增训练集总数达到了 2729 个，平均每月回捞有效数据 909 个, 模型经过几次自我迭代测试集的准确度从 80% 提升到了 83%。
有经验的SEO从业者都知道，“该页面因服务不稳定可能无法正常访问”风险提示的出现，是在对网站运营人员和用户发出的必要的提示，看到这个提示的网站运营人员需要及时检查更新修复网站，以便为用户提供更好的产品体验和提高产品转化率。
受网站稳定性影响
此类最为常见且也是出现百度搜索风险提示最为核心的因素，而导致其产生的因素主要包括三个方面：DNS解析、TTFB速度以及主机商线路。
通过使用人工智能将所有这些任务自动化，教师可以把更多的时间集中在与学生的互动上。他们可以为学习者提供即时反馈，并花更多的时间进行一对一的交流;他们可以专注于进一步个性化他们的课程和提供更好的学习体验。
借助人工智能的课程可以为学生提供真实的场景，帮助他们获得实践知识。从经验中学习，不但能提高他们的知识储备，更能帮助他们懂得如何运用自己的知识和技能。
