### 产品功能
请输入对产品核心功能的介绍说明，如：
本产品包含常见人工智能及机器学习相关算法：
	1. 线性模型
	2. 聚类算法
	3. 特征选择算法
	4. 降维/压缩
	5. 树模型

### 产品亮点
请输入对产品核心亮点的介绍，如“模型算法使用多种类型的场景，支持灵活配置，算法高效。”

### 产品应用领域
请输入对产品常用的应用领域，如“算法适合机器学习、人工智能图像识别、视频处理等。”

###  产品文档获取
请输入对产品示例文档、说明文档、开发文档等的获取链接，如：
开发文档：http://www.dev-tech.com/docs 

###  产品代码示例
 如有示例代码，请输入产品的示例代码：
```
x = fluid.data(name='x', shape=[None, 13], dtype='float32') # 定义输入的形状和数据类型
y = fluid.data(name='y', shape=[None, 1], dtype='float32') # 定义输出的形状和数据类型
y_predict = fluid.layers.fc(input=x, size=1, act=None) # 连接输入和输出的全连接层

main_program = fluid.default_main_program() # 获取默认/全局主函数
startup_program = fluid.default_startup_program() # 获取默认/全局启动程序

cost = fluid.layers.square_error_cost(input=y_predict, label=y) # 利用标签数据和输出的预测数据估计方差
avg_loss = fluid.layers.mean(cost) # 对方差求均值，得到平均损失
```


如有其他信息，可依据产品需要进行补充