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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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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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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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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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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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 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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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。8.3.0及以上集群版本中该参数已废弃。 返回值类型：boolean pgxc_pool_reload() 描述：更新连接池中缓存的连接信息。 返回值类型：boolean

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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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其它选项 server_version 参数说明：报告 服务器 版本号(字符串形式)。 该参数属于INTERNAL类型参数，为固定参数，用户无法修改此参数，只能查看。该参数继承自PostgreSQL内核，表示当前数据库内核兼容PostgreSQL对应的server_version版本

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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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text 当前时间。 gs_walwriter_flush_stat(int operation) 描述：用于统计预写日志write与sync的次数频率与数据量，以及xLog文件的信息。 返回值类型：record 表16 gs_walwriter_flush_stat参数说明 参数类型

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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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