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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取消循环观看 接口名称 WEB_CancelAutoView 功能描述 取消循环观看时调用该接口。 应用场景 只有主席才能进行该操作，调用接口取消循环观看。 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_CancelAutoView 参数 无 返回值

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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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循环渲染 页面可能有若干份重复的、动态生成的内容，例如商品列表页、表格数据。这时候需要用到循环渲染。您可以在高级面板中指定循环数据绑定的变量、迭代的变量名、索引变量名、以及唯一的key。 参考登录AstroPro界面中操作，登录AstroPro界面。 在左侧导航栏中，选择“前端开发平台

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循环语句 代码片段描述 缩写 扩展内容 为表达式创建“while”循环 “while” while my_expression: <cursor> 父主题： 后缀片段

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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语句就会不停地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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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语句就会不停地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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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。 执行条件 当类型为“指定循环条件”时可配置。

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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语句就会不停地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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------- 11 (1 row) 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语句就会不停地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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将整个数据集切分成多个子数据集，依次训练，每个epoch训练一个子数据集。 DeepFM DeepFM，结合了FM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。 表2 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明 名称 自定义策略名称，由中文、英文、数字、下

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使用Tensorflow训练神经网络 应用场景 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用（如Tensorflow、Caffe）均采用容器化方式运行，并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力，并且都是任务型计算，需要快速申请大量资源，计算任务完成后快速释放。本文将演示在云容器

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Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts IDE 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。

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产品优势 识别准确率高 采用最新一代 语音识别 技术，基于深度神经网络（Deep Neural Networks，简称DNN）技术，大大提高了抗噪性能，使识别准确率显著提升。 识别速度快 把语言模型、词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络，同时在工程上进行了大量的优化，大幅提升解码速度，使识别速度在业内处于领先地位。

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从零开始使用Sqoop Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop（Hive）与传统的数据库（MySQL、PostgreSQL等）间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如：MySQL、Oracle、PostgreSQL等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可

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从零开始使用Storm 用户可以在 MRS 集群的客户端中提交和删除Storm拓扑等基本功能。 前提条件 已安装MRS集群客户端，例如安装目录为“/opt/hadoopclient”。以下操作的客户端目录只是举例，请根据实际安装目录修改。 操作步骤 根据业务情况，准备好客户端，登录安装客户端的节点。

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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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