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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数值 数值组件用于记录数字类型的数据信息，例如数量、年龄、库存、金额等。数值组件支持输入数字的最大有效长度为15位，数字较长时，系统会自动添加分隔符。如果有超过15位数字的输入要求，建议替换为文本组件。 在表单开发页面，从“数据组件”中，拖拽“数值”组件至表单设计区域，如图1。 图1

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数值类型 表1列出了ecpg提供的数值类型(numeric\decimal)数据的常用接口： 表1 数值类型常用接口 API接口 接口描述 说明 numeric* PGTYPESnumeric_new(void) 请求一个指向新分配的numeric变量的指针。 该函数在堆上创建n

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数值类型 表1列出了ecpg提供的数值类型(numeric\decimal)数据的常用接口： 表1 数值类型常用接口 API接口 接口描述 说明 numeric* PGTYPESnumeric_new(void) 请求一个指向新分配的numeric变量的指针。 该函数在堆上创建n

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数值类型 表1列出了ecpg提供的数值类型(numeric\decimal)数据的常用接口： 表1 数值类型常用接口 API接口 接口描述 说明 numeric* PGTYPESnumeric_new(void) 请求一个指向新分配的numeric变量的指针。 该函数在堆上创建n

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数值类型 表1列出了ecpg提供的数值类型(numeric\decimal)数据的常用接口： 表1 数值类型常用接口 API接口 接口描述 说明 numeric* PGTYPESnumeric_new(void) 请求一个指向新分配的numeric变量的指针。 该函数在堆上创建n

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numeric_type_t1; 与整数类型相比，任意精度类型需要更大的存储空间，其存储效率、运算效率以及压缩比效果都要差一些。在进行数值类型定义时，优先选择整数类型。当且仅当数值超出整数可表示最大范围时，再选用任意精度类型。 使用Numeric/Decimal进行列定义时，建议指定该列的精度p以及标度s。

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ER的范围不够的时候才使用BIGINT，因为INTEGER的处理速度相对快得多。 无符号数值类型仅支持sql_compatibility = 'MYSQL'时的行存储引擎中使用。 当在整数值（其中一个是UNSIGNED类型）之间使用减号、加号、乘号时，结果是无符号。 INT1/U

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numeric_type_t1; 与整数类型相比，任意精度类型需要更大的存储空间，其存储效率、运算效率以及压缩比效果都要差一些。在进行数值类型定义时，优先选择整数类型。当数值超出整数可表示最大范围时，再选用任意精度类型。 使用NUMERIC/DECIMAL进行列定义时，建议指定该列的精度p以及标度s。

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numeric_type_t1; 与整数类型相比，任意精度类型需要更大的存储空间，其存储效率、运算效率以及压缩比效果都要差一些。在进行数值类型定义时，优先选择整数类型。当数值超出整数可表示最大范围时，再选用任意精度类型。 使用NUMERIC/DECIMAL进行列定义时，建议指定该列的精度p以及标度s。

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numeric_type_t1; 与整数类型相比，任意精度类型需要更大的存储空间，其存储效率、运算效率以及压缩比效果都要差一些。在进行数值类型定义时，优先选择整数类型。当且仅当数值超出整数可表示最大范围时，再选用任意精度类型。 使用Numeric/Decimal进行列定义时，建议指定该列的精度p以及标度s。

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类型。而只有在INTEGER的范围不够的时候才使用BIGINT，因为前者相对快得多。 无符号数值类型仅支持在sql_compatibility = 'B'时的行存储引擎中使用。 当在整数值（其中一个是UNSIGNED类型）之间使用减号、加号、乘号时，结果是无符号。 INT1/UI

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空间，其存储效率、运算效率以及压缩比效果都要差一些。 NUMBER类型数值的范围是小数点右边部分的小数位数。NUMBER类型数值的精度是指整个数值包含的所有数字，也就是小数点左右两边的所有数字。所以，可以说数值23.1234的精度为6，范围是4。可以认为整数的范围是0。 使用Nu

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空间，其存储效率、运算效率以及压缩比效果都要差一些。 NUMBER类型数值的范围是小数点右边部分的小数位数。NUMBER类型数值的精度是指整个数值包含的所有数字，也就是小数点左右两边的所有数字。所以，可以说数值23.1234的精度为6，范围是4。可以认为整数的范围是0。 使用Nu

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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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取值范围：精度M，标度D不支持浮点型数值输入，只支持整型数值输入。 输出格式：对于非法入参一律报错ERROR，不会在sql_mode=''的宽松模式下报WARNING。 2 FLOAT(p) 支持 分区表支持：FLOAT数据类型不支持KEY键值分区策略分区表。 操作符：数值类型使用^操作符，与M

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取值范围：精度M，标度D不支持浮点型数值输入，只支持整型数值输入。 输出格式：对于非法入参一律报错ERROR，不会在sql_mode=''的宽松模式下报WARNING。 2 FLOAT(p) 支持 分区表支持：FLOAT数据类型不支持KEY键值分区策略分区表。 操作符：数值类型使用^操作符，与M

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数值数据类型 表1 整数类型 序号 MySQL数据库 GaussDB数据库 差异 1 BOOL 支持，存在差异 输出格式： GaussDB 中SELECT TRUE/FALSE输出结果为t/f，MySQL为1/0。 MySQL：BOOL/BOOLEAN类型实际映射为TINYINT类型。

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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