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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跨配额目录红线所示，会穿过黑色虚线。 配额目录： D1，D2_0。 目录深度：根目录/往下到当前目录的层数，例如，目录/D1/D2_0/D3_1深度为4。 配额目录深度：当前目录不断往上找，穿过黑色矩形虚线的层数。例如，目录/D1/D2_0/D3_1配额目录深度为2。 红线与绿线：mv或者link操作，绿色表示允许操作，红色表示不允许操作。

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欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。

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什么是云原生网络2.0网络模式，适用于什么场景？ 云原生网络2.0是什么 云原生网络2.0是新一代容器网络模型，深度整合了 虚拟私有云VPC 的原生弹性网卡（Elastic Network Interface，简称ENI）能力，采用VPC网段分配容器地址，支持ELB直通容器，享有高性能。

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使用AutoGenome镜像 AutoGenome是Notebook镜像，利用AutoML等技术帮助科研工作者在基因组学数据上端到端实现深度学习网络搜索，训练，评估，预测和解释的工具包。 使用AutoGenome镜像的详细步骤如下所示： 步骤1：订阅镜像 步骤2：创建Notebook

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超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错： RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度，导致训练失败。

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恢复归档或深度归档存储对象 功能介绍 如果要获取归档存储或深度归档对象的内容，需要先将对象恢复，然后再执行下载数据的操作。对象恢复后，会产生一个标准存储类型的对象副本，也就是说会同时存在标准存储类型的对象副本和归档或深度归档存储类型的对象，在恢复对象的保存时间到期后标准存储类型的对象副本会自动删除。

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IoTA.01010036 属性引用深度超过配额限制 错误码描述 属性引用深度超过配额限制。 可能原因 资产属性作为其他的分析任务的输入参数，此时该资产属性引用深度为1，举例：模型A中有属性a，而模型B的分析任务以a为输入参数，则a的引用深度为1，深度限制最大为10。 处理建议 系统

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如何获取Azure对象存储深度采集所需凭证？ 在对Azure云平台对象存储资源进行深度采集时，需要使用“存储账户”和“密钥”做为采集凭证，本节介绍获取Azure“存储账户”和“密钥”的方法。 登录 Azure 门户中转到存储账户。 在左侧导航栏选择“安全性和网络 > 访问密钥” ，即可看到“存储账户名称”和“密钥”。

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IoTA.01010204 资产树深度超过配额限制 错误码描述 资产树深度超过配额限制。 可能原因 每棵资产树深度最大不超过10层。 处理建议 请检查资产树的深度是否超过10层，若超出限制，请调整资产树的建模关系保证总深度不超过10层。 父主题： 资产建模相关错误码

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标准策略、极速策略和深度策略有哪些区别？ 漏洞管理服务提供支持以下3种网站扫描模式： “极速策略”：扫描的网站URL数量有限且漏洞管理服务会开启耗时较短的扫描插件进行扫描。 “深度策略”：扫描的网站URL数量不限且漏洞管理服务会开启所有的扫描插件进行耗时较长的遍历扫描。 “标准策

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LTS日志使用冷存储保存后遇到问题怎么办？ 问题：标准存储日志如何转换成冷存储？ 答：当日志保存时间大于标准存储层数据保存时间，且小于日志存储时间时，数据将自动转换为智能冷存储层数据存储。 例如：日志存储时间是30天，标准存储层数据保存时间是10天，假设只有第一天有日志上报，那么到第11天时，第1天的日志会存储

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恢复归档存储对象或深度归档存储对象 对于存储类别为归档存储或深度归档存储的对象，用户需要先恢复才能下载、通过对象URL访问对象。 OBS提供加急和标准两种不同的恢复方式，加急恢复归档存储恢复耗时1~5 min，加急恢复深度归档（受限公测）存储恢复约耗时3~5 h；标准恢复对象归档存储恢复耗时3~5

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储过程内变量。该函数入参frameno表示查询遍历的栈层数，支持无入参调用，缺省为查看最上层栈变量。 表1 info_locals入参和返回值列表 名称 类型 描述 frameno IN integer （可选） 指定的栈层数，缺省为最顶层 varname OUT text 变量名

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储过程内变量。该函数入参frameno表示查询遍历的栈层数，支持无入参调用，缺省为查看最上层栈变量。 表1 info_locals入参和返回值列表 名称 类型 描述 frameno IN integer （可选） 指定的栈层数，缺省为最顶层 varname OUT text 变量名

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ameno表示查询遍历的栈层数，支持不加入该参数调用，缺省为查看最上层栈变量，如表1所示。 表1 print_var入参和返回值列表 名称 类型 描述 var_name IN text 变量。 frameno IN integer（可选） 指定的栈层数，缺省为最顶层。 varname

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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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结束。 原因6：源级别大于本地级别 通过display ntp status查看本地NTP所处的层数 如果本地NTP所处的层数小于对端，则请执行步骤2。 如果本地NTP所处的层数大于对端，则请执行步骤3。 配置替代时钟源，使级别小于本地级别。 如果NTP进入同步状态，则请执行步骤4。

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参frameno表示查询遍历的栈层数，支持不加入该参数调用，缺省为查看最上层栈变量。 表1 print_var入参和返回值列表 名称 类型 描述 var_name IN text 变量。 frameno IN integer（可选） 指定的栈层数，缺省为最顶层。 varname OUT

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入参frameno表示查询遍历的栈层数，支持无入参调用，缺省为查看最上层栈变量（限制报错断住时使用），如表1所示。 表1 error_info_locals返回值列表 名称 类型 描述 frameno IN integer （可选） 指定的栈层数，缺省为最顶层。 varname OUT

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