图元 流程图绘制时，有哪些小窍门？ 拖动图元时，您可观察该图元与画布上已有图元上生成的标线，根据标线提示实现图元对齐。 将图元拖到画布后，再单击拖动图元。 缓存对象在一个图元中不能重复，缓存变量名不能重复，否则将产生覆盖，以最新的缓存变量名为准。 开始图元 机器人回复图元 子流程图元

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标注下拉列表页选择一标注名，进入标注状态。 绘制标注框。 单击选择的第一个点，移动鼠标并单击绘制正面框，再次移动鼠标并单击绘制侧面框。 绘制点。 单击左侧标注工具栏，选择点（快捷键1，非小键盘）。 左键单击即可绘制点图形。 修改标注框。 左键单击2.5D框的某条边拖动可修改这个边的位置，左键单击某个角点拖动可以修复角点位置。

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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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解决生物计算量的性能瓶颈。FPGA云服务器提供的强大的可编程的硬件计算能力可以很好满足海量生物数据快速计算的需求。 金融风险分析：金融行业对计算能力、基于超低时延和高吞吐能力的及时响应有很高的要求，比如基于 定价 树模型的金融计算、高频金融交易、基金/证券交易算法、金融风险分析和决策

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统计该管理域下单个变压器当天的电力使用情况。 UPS电力使用情况 统计该管理域下所有UPS的电力使用情况。 UPS电力容量 统计该管理域下单个UPS当天的电力使用情况。 可单击曲线图上方的选择管理域中的不同变压器和UPS查看电力容量情况。 饼图中的电力容量总数指管理域中所有变压器或UPS的电力容量总和，电力容量=已用电力+未用电力。

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能耗分析 能耗分析主要对机房各设备的电量、电费的统计及分析。 能耗分析图表 右上角可设定时间选择统计分析区间；单击右上角设备类型，可隐藏某一设备类型曲线；鼠标停在曲线中可以查看该时间点的具体电量、电费。拖拽图形下方的时间轴可以聚焦到某一具体时间段，查看变化曲线；鼠标停留在饼状图设备类型上

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高，越容易触发告警。 识别模式 物体被识别检测的位置。 识别模式分为如下三种模式： 中心：以物体的中心为判定依据。 顶部：以物体的顶部为判定依据。 底部：以物体的底部为判定依据。 单击“布防计划”，在时间格子中，选择检测生效的时段。也可以通过模板快速配置。 图3 布防计划 单击“告警联动”，配置参数（图中为10

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特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版体验式开发模式下，模型训练服务支持的特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLab交互式开发模式，是界面右上角的图标中的“数据处理”菜单下面的数据处理算子。

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GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： 系统表

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AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法

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GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： AI

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说明 告警间隔 针对事件类告警，系统按配置的告警间隔对业务上报的告警进行时间过滤，确保连续上报的告警发生时间不小于告警间隔。 ONVIF 开启后，ONVIF支持的告警类型将通过ONVIF协议上报告警。 RESTful 开启后，RESTful支持的告警类型将通过RESTful协议上报告警。

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TP或SFTP协议，将抓拍的图片上传至一个设置好的FTP服务器上。 动态帧率码率 开启后，当有告警（不包括温度告警）时，会自动设置帧率码率为动态帧率码率值，当告警结束后，重新返回在码流中设置的帧率码率。 音频 开启后，当有告警产生时，系统会按照用户设置的音频文件和次数进行播放。 单击“应用告警联动”。

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以曲线图形式展示当前月度或者当前季度的出租率和客户发展趋势。 出租率：指整机柜与面积的整体出租率，面积按3㎡折算为一个机柜，向上取整，机柜数不足1时按1计算。 客户增长率：指整机柜和面积的租赁客户增长率，不含零散租赁机柜的客户增长率。 成长期参考线：指查询时间内的出租率和客户增长率可继续成长与发展

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配置样式：在右侧配置栏，可对监测参数的样式进行配置。选中整个组件，可对整个组件的字体大小和颜色进行设置。分别选中参数名称、单位或参数值，可分别对参数名称、单位或参数值进行字体大小和颜色设置。 状态监测 应用示例：状态监测类的参数，可为不同的参数值设置不同的颜色。例如：设备的运行状态设置为当运行时显示绿色，当停机时显示蓝色等。

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单击图标，在导出本体的对话框中填写“导出文件名”，选择“OBS桶”和“存储路径”，然后单击“确定”。 导出文件名 填写导出本体的文件名。 OBS桶 选择存放本体文件的OBS桶。需保证您的OBS桶与KG服务在同一区域，桶的存储类别为“标准存储”。 存储路径 选择存放本体文件的OBS路径。

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= '1' ORDER BY c.branch_level DESC ; 输入：多表CONNECT BY 说明了每个子行与父行的关系。该语法使用CONNECT BY xxx PRIOR子句定义当前行（子行）与前一行（父行）的关系。 1 2 3

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用户创建自定义机器人，详情请参考钉钉开发文档。SMN支持存量自定义机器人添加订阅。） 钉钉企业内部机器人： 在钉钉的群设置中选择“机器人”，单击“添加机器人”，并在展示出的机器人中选择您创建的“企业机器人”，添加机器人后再次进入机器人页面，可获取钉钉企业内部机器人的webhook地址。

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park的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上，通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上，对于DLI这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源，那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢？ DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库（具体可以参考” 数据湖探索

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ON格式的识别结果，用户需要通过编码将识别结果对接到业务系统或保存为TXT、Excel等格式。 首次使用NLP 如果您是首次使用NLP的用户，建议您学习并了解如下信息： 功能介绍 通过功能介绍章节的内容，了解NLP不同功能的具体介绍，主要包括 自然语言处理基础 （Natural Language

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使用智能助手自动生成组合应用：智能助手通过NLP (Natural Language Processing) 机器学习，理解用户输入的集成业务需求，匹配系统支持的触发器、连接器和数据处理器，生成组合应用。可以对生成的组合应用进一步配置、编排、构建和部署上线。 父主题： 功能特性

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