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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使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模 场景描述 准备数据 发布数据集 创建可信联邦学习作业 选择数据 样本对齐 筛选特征 模型训练 模型评估 父主题： 纵向联邦建模场景

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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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在哪里可以进行课程学习？ 开发者认证订单支付完成后，点击“返回我的云市场”，回到“我的开发者认证”个人中心，进行对应开发者认证学习。如图1 图1 进入课程学习-返回我的云市场 您也可以到华为云开发者学堂右上方的“个人中心”，选择“我的开发者认证”，进行对应开发者认证学习。如图2 图2

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在哪里可以进行课程学习？ 订单支付完成后，点击“返回我的云市场”，回到“我的微认证”个人中心，进行对应微认证学习。如图1。 图1 进入课程学习-返回我的云市场 您也可以到华为云开发者学堂右上方的“个人中心”，选择“我的微认证”，进行对应微认证学习。如图2。 图2 进入课程学习-我的微认证

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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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Windows主机进行深度采集后系统镜像结果错误 问题描述 在对Windows主机进行主机深度采集后，在资源详情的规格信息中，系统镜像显示乱码。 问题分析 出现该问题可能是因为该Windows主机的区域设置和显示语言不一致，从而导致采集系统镜像信息失败。 解决方法 您可以按照以下步骤进行排查和解决：

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间的区分。 单击图标，运行“绑定迁移前的目标数据”代码框内容。 评估迁移数据 在使用迁移算法对数据进行迁移前，可以使用评估迁移数据功能评估当前数据是否适合迁移。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 迁移评估 > 评估迁移数据”。界面新增“评估迁移数据”内容。 对应参数说明，如表3所示。

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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使用Ustore进行测试 创建Ustore表 使用CREATE TABLE语句创建Ustore表。 gaussdb=# CREATE TABLE ustore_table(a INT PRIMARY KEY, b CHAR (20)) WITH (STORAGE_TYPE=USTORE);

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使用UDF进行查询 支持的基础SQL语法 SLIMIT / SOFFSET LIMIT / OFFSET NON ALIGN 支持值过滤 支持时间过滤 UDF查询目前不支持对对齐时间序列“(Aligned Timeseries)”进行查询，若在SELECT子句中选择的序列中包含对齐时间序列时，会提示错误。

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使用Ustore进行测试 创建Ustore表 使用CREATE TABLE语句创建Ustore表。 gaussdb=# CREATE TABLE ustore_table(a INT PRIMARY KEY, b CHAR (20)) WITH (STORAGE_TYPE=USTORE);

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使用UDF进行查询 支持的基础SQL语法 SLIMIT / SOFFSET LIMIT / OFFSET NON ALIGN 支持值过滤 支持时间过滤 UDF查询目前不支持对对齐时间序列“(Aligned Timeseries)”进行查询，若在SELECT子句中选择的序列中包含对齐时间序列时，会提示错误。

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使用Ustore进行测试 创建Ustore表 使用CREATE TABLE语句创建Ustore表。 gaussdb=# CREATE TABLE ustore_table(a INT PRIMARY KEY, b CHAR (20)) WITH (STORAGE_TYPE=USTORE);

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使用Ustore进行测试 创建Ustore表 使用CREATE TABLE语句创建Ustore表。 gaussdb=# CREATE TABLE ustore_table(a INT PRIMARY KEY, b CHAR (20)) WITH (STORAGE_TYPE=USTORE);

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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使用自动学习实现预测分析 准备预测分析数据 创建预测分析项目 训练预测分析模型 部署预测分析服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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使用函数进行加密 数据加密作为有效防止未授权访问和防护数据泄露的技术，在各种信息系统中广泛使用。作为信息系统的核心， GaussDB (DWS)数仓也提供数据加密功能，包括透明加密和使用SQL函数加密。 GaussDB(DWS)主要提供了哈希函数和对称密码算法来实现对数据列的加解密。

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