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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介绍语言处理相关知识，传统语音模型，深度神经网络模型和高级语音模型 自然语言处理 理论和应用 技术自然语言处理的预备知识，关键技术和应用系统 华为AI发展战略与全栈全场景解决方案介绍 介绍华为AI的发展战略和解决方案 ModelArts概览 介绍人工智能、机器学习、深度学习以及ModelArts相关知识

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0的基础与高阶操作，TensorFlow2.0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

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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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其它 Iframe布局框 全屏 步骤条 按钮组件 父主题： 组件介绍

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分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0

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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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其它 业务验证 在不影响线上流量的情况下，由测试人员完成新集群的功能验证。 配置测试 域名 测试业务功能 测试监控日志告警等运维功能 业务流量切换 由运维人员做DNS切换，将流量引到新集群。 DNS流量切换：调整DNS配置实现流量切换 客户端流量切换：升级客户端代码或更新配置实现流量切换

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其它 MAS端配置与本地配置不一致时，哪一个生效？ 答：MAS端配置与本地配置，MAS端配置覆盖本地配置，MAS端配置生效。 父主题： 常见问题

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其它 团队维护 群组信息查询 父主题： 产品主数据协同服务使用指南

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其它 Iframe布局框 全屏 步骤条 按钮组件 父主题： 组件介绍

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分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0

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率。 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，

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企业都不具备AI开发能力。 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部

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pg_sync_cstore_delta(text) 描述：同步指定列存表的delta表表结构，使其与列存表主表一致。 返回值类型：bigint pg_sync_cstore_delta() 描述：同步所有列存表的delta表表结构，使其与列存表主表一致。 返回值类型：bigint pg_get_flush_lsn()

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其它选项 enable_default_ustore_table 参数说明：指定是否开启默认支持Ustore存储引擎，该参数为on时，创建的表类型都为Ustore表。 该参数属于USERSET类型，请参考表1中对应设置方法进行设置。特别需要注意，使用Ustore表，必须要开启tr

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on表示启用视图更新功能。 off表示关闭视图更新功能。 默认值： off view_independent 参数说明：用于设置是否开启视图与表、函数、同义词的解耦功能。基表恢复后目前已支持自动关联重建。 参数类型：SIGHUP 取值范围：布尔型 on表示启用视图解耦功能，存在视图

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其它接口 查询租户追踪器配额信息 查询云服务的全量操作列表 查询审计日志的操作用户列表 检查已经配置OBS桶是否可以成功转储 查询事件的资源类型列表 父主题： API V3（推荐使用）

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其它函数 pgxc_pool_check() 描述：检查连接池中缓存的连接数据是否与pgxc_node一致。 返回值类型：boolean 示例： 1 2 3 4 5 SELECT pgxc_pool_check(); pgxc_pool_check -----------------

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