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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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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分割分区 用户可以使用分割分区的命令来将一个分区分割为两个或多个新分区。当分区数据太大，或者需要对有MAXVALUE的范围分区/DEFAULT的列表分区新增分区时，可以考虑执行该操作。分割分区可以指定分割点将一个分区分割为两个新分区，也可以不指定分割点将一个分区分割为多个新分区。

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分割分区 用户可以使用分割分区的命令来将一个分区分割为两个或多个新分区。当分区数据太大，或者需要对有MAXVALUE的范围分区/DEFAULT的列表分区新增分区时，可以考虑执行该操作。分割分区可以指定分割点将一个分区分割为两个新分区，也可以不指定分割点将一个分区分割为多个新分区。

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分割分区 用户可以使用分割分区的命令来将一个分区分割为两个或多个新分区。当分区数据太大，或者需要对有MAXVALUE的范围分区/DEFAULT的列表分区新增分区时，可以考虑执行该操作。分割分区可以指定分割点将一个分区分割为两个新分区，也可以不指定分割点将一个分区分割为多个新分区。

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分割分区 用户可以使用分割分区的命令来将一个分区分割为两个或多个新分区。当分区数据太大，或者需要对有MAXVALUE的范围分区/DEFAULT的列表分区新增分区时，可以考虑执行该操作。分割分区可以指定分割点将一个分区分割为两个新分区，也可以不指定分割点将一个分区分割为多个新分区。

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分割线 分割线是装饰组件的一种，用于分割组件，起装饰作用，包括分割线和竖分割线。 以分割线16-1为例，在大屏设计页面，从“全部组件 > 装饰”中，拖拽“分割线16-1”组件至画布空白区域，如图1。 图1 分割线16-1 页面背景色设置为白色时，分割线组件很难显示出来。使用该组件时，请避免使用白色背景。

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分割线 分割线为样式型组件，用于分割字段，起装饰作用。 在表单设计页面，从“样式布局”中，拖拽“分割线”组件至表单设计区域，如图1所示。 图1 拖拽分割线组件到设计区并设置属性 状态：设置分割线的状态，如普通、隐藏。 普通：设置为普通后，页面上可正常显示分割线。 隐藏：设置为隐藏后，页面上的分割线将不再显示。

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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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分割线 分割线为样式型组件，用于分割字段，起装饰作用。 在左侧组件区域，选择“分割线”组件，并拖拽至设计区域，如图1所示。 图1 拖拽分割线组件到设计区并设置属性 基础配置 文本：设置分割线上显示的文字。输入内容不得超过32个字符。 分割线样式：选择分割线的样式，如虚线、点线、双线或实线。

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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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集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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什么是商标分割？ 商标分割指商标局对您递交的商标注册申请进行了部分驳回并核发《商标部分驳回通知书》，如您未对部分驳回项发起商标驳回复审申请，30天左右后，商标局会自动将您的商标注册申请进行分割，部分情况下可能会延迟，具体以商标局实际进行分割的时间为准。审查通过部分将进行商标初步审查公告，审查不通过部分将进行驳回。

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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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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字符类型 GaussDB 支持的字符类型请参见表1。字符串操作符和相关的内置函数请参见字符处理函数和操作符。 表1 字符类型 名称 描述 存储空间 CHAR(n) CHARACTER(n) NCHAR(n) 定长字符串，不足补空格。n是指字节长度，如不带精度n，默认精度为1。 n最大为10485760（即10MB）。

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字符类型 GaussDB支持的字符类型请参见表1。字符串操作符和相关的内置函数请参见字符处理函数和操作符。 表1 字符类型 名称 描述 存储空间 CHAR(n) CHARACTER(n) NCHAR(n) 定长字符串，不足补空格。n是指字节长度，如不带精度n，默认精度为1。 最大为10MB。

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字符类型 GaussDB支持的字符类型如表1所示。字符串操作符和相关的内置函数请参见字符处理函数和操作符。 表1 字符类型 名称 描述 存储空间 CHAR(n) CHARACTER(n) NCHAR(n) 定长字符串，不足补空格。n是指字节长度，如不带精度n，默认精度为1。 最大为10MB。

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