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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容器网络模型对比 容器网络为集群内Pod分配IP地址并提供网络服务，CCE支持如下几种网络模型，您可在创建集群时进行选择。 云原生网络2.0 VPC网络 容器隧道网络 网络模型对比 表1主要介绍CCE所支持的网络模型，您可根据实际业务需求进行选择。 集群创建成功后，网络模型不可更改，请谨慎选择。

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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P、ICO、PCX、GIF格式图片。 支持常见网络图片：手机截图、电脑截图、电商产品图及广告设计图等互联网图片。 图像各边的像素大小在15px到8192px之间。 图像中有效文字图片占比超过60%，避免有效文字图片占比过小。 支持图像中有效文字图片的任意角度的水平旋转（需开启方向检测）。

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单击“Profiler性能分析”，切换至Profiler性能分析页签。 单击“对比”，进入对比页面。 在Profiler页签选择您想要查看的实例、性能分析类型、范围、聚合维度以及对比类型，可以查看该实例对应的性能分析数据。 图1 对比 对比对象：和分别支持不同实例，或相同实例不同时间段。 选择实例：

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自动学习模型训练图片异常？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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值。例如在深度学习领域，可以根据用户输入的正样本和负样本，对数据进行清洗，保留用户想要的类别，去除用户不想要的类别。 数据选择：数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采集图片过程中引入的重复图片、相似图片

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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的“创建对比”，创建对比任务。 单击迁移对比须知处的“全面检查”，进入“创建对比任务”页面。 在“创建对比任务”页面，分别选择“对比类型”、“对比方式”、“对比时间”和“对象选择”后，单击“是”，提交对比任务。 图3 创建对比任务 对比类型：分为行数对比和内容对比。 对比方式：分为静态对比和动态对比两种。

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数据级对比分为行对比和内容对比。 行对比：对比同步的表的行数是否一致，只查询表的行数，对比速度较快，建议优先使用。 内容对比：对比同步的表内数据是否一致，需要查询每条数据进行对比，相较于行对比，内容对比较慢。 抽样对比：当数据量过大时，行数对比和内容对比需要较长时间，推荐使用抽样对比，设置

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媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。

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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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报告对比 操作步骤 登录性能测试服务控制台，在左侧导航栏中选择“PerfTest测试工程”，单击待操作工程后的。 在“性能报告”页签下，选择需要对比报告的任务，单击任务名称。 在“报告列表”单击“报告对比”。 勾选需要对比的测试报告，单击“确定”。 最多可以选择3份离线报告进行对比，第一勾选的报告作为基线报告。

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参数对比 功能介绍 对比实例参数和默认模板的差异 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v3/{project_id}/configurations/starrocks/comparison 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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数据库对象检查完成后，进行灾备数据行数和内容对比。 在“数据级对比”页签，单击“创建对比任务”页面，选择“对比类型”、“对比方式”、“对比时间”和“对象选择”，单击“确定”，提交对比任务。 图2 创建对比任务 对比类型：分为行数对比和内容对比。 对比方式：分为静态对比和动态对比两种。 静态对比：对源数据库和目

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图像搜索 。 API文档 添加数据 搜索数据 检查数据 更新数据 删除数据 02 入门 通过使用图像搜索服务的通用图片搜索功能，查找出图片库中与本地存储的图片相匹配的图片信息。 快速使用图像搜索 调用API实现功能 调用SDK实现功能 04 SDK 图像搜索软件开发工具包（Image

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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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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数据对比 内容对比不支持哪些数据类型 DRS对比任务对数据库有什么影响 DRS对比任务耗时预估 DRS对比任务取消后，数据库有对比任务的查询进程未结束

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