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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user_name name 用户名称。 user_id oid 用户OID。 unique_sql_id bigint 归一化的SQL id。 query text 归一化的SQL。 备注：长度受track_activity_query_size控制。 n_calls bigint 调用次数。

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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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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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如果语句通过SQLBypass方式执行（可通过explain查看计划判断），可以认为无慢SQL风险，本字段信息可能会缺失。 parent_unique_sql_id bigint 当前语句的外层SQL的归一化SQL ID，对于存储过程内执行的语句，该值为调用存储过程语句的归一化SQL ID，存储过程外的语句该值为0。

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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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user_name name 用户名称。 user_id oid 用户OID。 unique_sql_id bigint 归一化的SQL ID。 query text 归一化的SQL。 备注：长度受track_activity_query_size控制。 n_calls bigint 调用次数。

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user_name name 用户名称。 user_id oid 用户OID。 unique_sql_id bigint 归一化的SQL ID。 query text 归一化的SQL。 备注：长度受track_activity_query_size控制。 n_calls bigint 调用次数。

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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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_component = context.$component.current; // 配置页面的bpm参数 context.$page.params["bp.name"] = "HW__WorkOrderBpm"; let currentRow = _component.$attrs.row;

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user_name name 用户名称。 user_id oid 用户OID。 unique_sql_id bigint 归一化的SQL ID。 query text 归一化的SQL。 备注：长度受track_activity_query_size控制。 n_calls bigint 调用次数。

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unique_query_id bigint 归一化SQL ID。 L0 debug_query_id bigint 唯一SQL ID。部分语句存在不唯一的情况，如Parse报文、DCL和TCL等语句的debug_query_id值为0。 L0 query text 归一化SQL，track_stm

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。该信息在CN和DN节点均有统计，视图查询时将汇总展示。 软硬解析次数，包含软解析（缓存计划）、硬解析（生成计划）的次数，即如果本次执行的是之前缓存的计划，软解析次数+1，如果本次执行的计划是重新生成的，则硬解析次数+1。该次数在CN和DN节点上都会统计，视图查询时将汇总展示。 Unique

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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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。该信息在CN和DN节点均有统计，视图查询时将汇总展示。 软硬解析次数，包含软解析（缓存计划）、硬解析（生成计划）的次数，即如果本次执行的是之前缓存的计划，软解析次数+1，如果本次执行的计划是重新生成的，则硬解析次数+1。该次数在CN和DN节点上都会统计，视图查询时将汇总展示。 Unique

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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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“多层感知机分类”节点可用于建立一个基于前馈人工神经网络的分类模型。 前馈人工神经网络采用一种单向多层结构。其中每一层包含若干个神经元，同一层的神经元之间没有互相连接，层间信息的传送只沿一个方向进行。其中第一层称为输入层。最后一层为输出层，中间为隐层。K+1层前馈神经网络矩阵形式如下表示，其中X为特

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为12，区间名称为“少儿”，则按照用户自定义的区间进行离散。 “不离散”：（默认）不做归一化，不对数据做处理。归一化，根据业务需求限定数值“最小值”和“最大值”。例如，根据weight进行归一化，设置weight最小值为50，最大值为200。如果给定的数值x在该区间范围内则采用以下计算公式处理：“x_new

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多数企业都不具备AI开发能力。 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

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日志提示“Runtimeerror: Dataloader worker (pid 46212 ) is killed by signal: Killed BP” 日志提示“AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'dtype'” 日志提示“No

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org.apache.hadoop.hdfs.BlockMissingException: Could not obtain block: BP-787476470-192.168.152.10-1573351961380:blk_1073742171_1347 file=/use

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