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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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、语音识别、 机器翻译 编程实验

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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足，一味地增加数据，训练效果并不明显。

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Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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CALL proc_loop(10,5); 该循环必须要结合EXIT使用，否则将陷入死循环。 WHILE_LOOP语句 语法图 图2 while_loop::= 只要条件表达式为真，WHILE语句就会不停的在一系列语句上进行循环，在每次进入循环体的时候进行条件判断。 示例 1 2

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游标循环 游标在WHILE语句、LOOP语句中的使用称为游标循环，一般这种循环都需要使用OPEN、FETCH和CLOSE语句。下面要介绍的一种循环不需要这些操作，可以简化游标循环的操作，这种循环方式适用于静态游标的循环，不用执行静态游标的四个步骤。 语法 FOR AS循环的语法请参见图1。

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CALL proc_loop(10,5); 该循环必须要结合EXIT使用，否则将陷入死循环。 WHILE_LOOP语句 语法图 图2 while_loop::= 只要条件表达式为真，WHILE语句就会不停的在一系列语句上进行循环，在每次进入循环体的时候进行条件判断。 示例 1 2

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游标循环 游标在WHILE语句、LOOP语句中的使用称为游标循环，一般这种循环都需要使用OPEN、FETCH和CLOSE语句。下面要介绍的一种循环不需要这些操作，可以简化游标循环的操作，这种循环方式适用于静态游标的循环，不用执行静态游标的四个步骤。 语法 FOR AS循环的语法请参见图1。

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退出循环 语法 EXIT [WHEN condition]; 描述 [WHEN condition]：指定满足退出的条件。不指定，则无条件退出。 示例： DECLARE v_int INTEGER :=0; BEGIN WHILE v_int < 10 LOOP

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游标循环 游标在WHILE语句、LOOP语句中的使用称为游标循环，一般这种循环都需要使用OPEN、FETCH和CLOSE语句。下面要介绍的一种循环不需要这些操作，可以简化游标循环的操作，这种循环方式适用于静态游标的循环，不用执行静态游标的四个步骤。 语法 FOR AS循环的语法请参见图1。

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CALL proc_loop(10,5); 该循环必须要结合EXIT使用，否则将陷入死循环。 WHILE_LOOP语句 语法图 图2 while_loop::= 只要条件表达式为真，WHILE语句就会不停的在一系列语句上进行循环，在每次进入循环体的时候进行条件判断。 示例 1 2

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循环语句 代码片段描述 缩写 扩展内容 用“for”循环迭代一个可迭代对象 “iter” if __name__ == '__main__': pass 用“for”循环迭代一个可迭代对象的索引和键值 “itere” for index, value in enumerate(iterable):

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游标循环 游标在WHILE语句、LOOP语句中的使用称为游标循环，一般这种循环都需要使用OPEN、FETCH和CLOSE语句。下面要介绍的一种循环不需要这些操作，可以简化游标循环的操作，这种循环方式适用于静态游标的循环，不用执行静态游标的四个步骤。 语法 FOR AS循环的语法请参见图1。

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CALL proc_loop(10,5); 该循环必须要结合EXIT使用，否则将陷入死循环。 WHILE_LOOP语句 语法图 图2 while_loop::= 只要条件表达式为真，WHILE语句就会不停的在一系列语句上进行循环，在每次进入循环体的时候进行条件判断。 示例 1 2

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list object 循环观看的会场MT号列表。 在循环观看中，需要停止循环观看才可重新设置时间间隔 表2 循环观看的会场MT号列表 参数 类型 取值范围 参数说明 M int [0, 400] 会场M号 T int [0, 400] 会场T号 返回值 表3 循环观看返回值 参数 类型

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循环语句 语法 WHILE condition LOOP statements END LOOP; 描述 只要条件表达式为真，WHILE语句就会不停的在一系列语句上进行循环，条件是在每次进入循环体的时候检查。 也支持IN语法，即某变量值是否在一个列表里，如果在，则循环，否则退出循环，参见•示例2：。

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循环处理 “循环处理”处理器用于循环处理数据，可以指定循环次数、循环条件或者循环数组。 配置参数 参数 说明 类型 指定循环类型。 指定循环次数 指定循环条件 指定循环数组 循环次数 当“类型”为“指定循环次数”时，可配置循环次数，默认值为3，最大循环次数为100，超出后运行报错。

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径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称

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