概要 本章节主要讲解如何在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。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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virtualtransaction, pid, mode, granted FROM pg_locks where granted = 'f'; 从1中获取到等锁进程pid，查找阻塞该进程的进程（查询结果的pg_blocking_pids字段）。 select pg_blocking_pids(pid), a

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, "pId": "0", "label": "iMaster NAIE数据集", "secretLevel": "3", "secretLevelShow": "秘密", "children": [ { "id": "3343759697104414348", "pId": "

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分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0

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, "pId": "0", "label": "iMaster NAIE数据集", "secretLevel": "3", "secretLevelShow": "秘密", "children": [ { "id": "3343759697104414348", "pId": "

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分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0

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账号相关问题 个人用户和个体用户能否使用 隐私保护通话 服务？ BP账户能使用隐私保护通话服务吗？ IAM用户能使用隐私保护通话服务吗？ 购买隐私保护通话业务是否需要进行企业认证？账号经过企业认证了X号码还是无法购买？ 开通隐私保护通话时“立即申请”是灰色或页面一直显示“loading

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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，准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。 主体识别 利用后台算法来检测图像中的主体内容，识别主体内容的坐标信息。 图2 主体识别示例图 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄，还是经过二次

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flume-root-20170908202009-pid72456-gc.log.0.current -rw-------. 1 root root 2935 Sep 8 22:27 flume-root-20170908202634-pid78789-gc.log.0.current

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flume-root-20170908202009-pid72456-gc.log.0.current -rw-------. 1 root root 2935 Sep 8 22:27 flume-root-20170908202634-pid78789-gc.log.0.current

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。 挖掘数据特性，创新算法架构 在算法方面，分析DNS 域名 格式特点，创新的结合BERT思想构造三通道CNN模型，相比传统直接将域名输入到神经网络的方法具有更好的检测效果，在业界内较先采用。 多模型协同检测，准确识别威胁 威胁检测服务 除威胁情报和规则基线检测外，还提供4类基于AI智

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pg_cancel_backend(pid int) 描述：取消一个后端线程正在执行的语句。 返回值类型：Boolean 备注：pg_cancel_backend向由pid标识的后端进程发送一个查询取消（SIGINT）信号。一个活动的后端进程的PID可以从pg_stat_activity视图的pid字段找到

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check <PID> 检测当前进程是否支持静态/动态加速，展示文字结果。 show show <PID> 查询进程的依赖关系 conf conf <PID> 为目标进程配置动态加速能力，输入指令后依次弹出配置选项，根据提示进行配置即可。 start start <PID> 启动动态加速

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SELECT w.query as waiting_query, w.pid as w_pid, w.usename as w_user, l.query as locking_query, l.pid as l_pid, l.usename as l_user, n.nspname ||

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是否支持Keras引擎？ 开发环境中的Notebook支持。训练作业和模型部署（即推理）暂时不支持。 Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本

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pg_cancel_backend(pid int) 描述：取消一个后端线程正在执行的语句。 返回值类型：Boolean 备注：pg_cancel_backend向由pid标识的后端线程发送一个查询取消（SIGINT）信号。一个活动的后端线程的PID可以从pg_stat_activity视图的pid字段找到

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pg_cancel_backend(pid int) 描述：取消一个后端线程正在执行的语句。 返回值类型：Boolean 备注：pg_cancel_backend向由pid标识的后端线程发送一个查询取消（SIGINT）信号。一个活动的后端线程的PID可以从pg_stat_activity视图的pid字段找到

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pg_cancel_backend(pid int) 描述：取消一个后端的当前查询。 返回值类型：Boolean 备注：pg_cancel_backend向由pid标识的后端进程发送一个查询取消（SIGINT）信号。一个活动的后端进程的PID可以从pg_stat_activity视图的pid字段找到，或

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当前节点的名称。 pid bigint 当前节点进程中正在运行的线程号。 lwpid integer 与pid对应的轻量级线程号。 thread_name text 与pid对应的线程名称。 creation_time timestamp with time zone 与pid对应的线程创建的时间。

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节点名称。 pid bigint 当前节点进程中正在运行的线程号。 lwpid integer 与pid对应的轻量级线程号。 thread_name text 与pid对应的线程名称。 creation_time timestamp with time zone 与pid对应的线程创建的时间。

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