GROUP BY ls_pid_cusr1; 其中，id、id15为p10_md_tmp_t2中的两列，“t1.ls_pid_cusr1 = any(values(id),(id15))”等价于“t1.ls_pid_cusr1 = id or t1.ls_pid_cusr1 = id15”。

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xPU泛指GPU和NPU。 GPU，即图形处理器，主要用于加速深度学习模型的训练和推理。 NPU，即神经网络处理器，是专门为加速神经网络计算而设计的硬件。与GPU相比，NPU在神经网络计算方面具有更高的效率和更低的功耗。 密钥对 弹性裸金属支持SSH密钥对的方式进行登录，用户无需输

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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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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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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, t.schemaname

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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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(id15))GROUP BY ls_pid_cusr1; 其中，id、id15为p10_md_tmp_t2中的两列，“t1.ls_pid_cusr1 = any(values(id),(id15))”等价于“t1.ls_pid_cusr1 = id or t1.ls_pid_cusr1 = id15”。

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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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在的Master节点）。 执行如下命令重启进程： su - omm ps -ef|grep =acs （查找acs进程PID） kill -9 PID （PID替换为实际的ID，结束acs进程） 等待几分钟后执行命令ps -ef|grep =acs查询进程是否已经自动启动。 替换

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"returnData" : [{ "id" : "4028841c6910281501691041c1280001", "pId" : "0", "label" : "类三HDFS测试", "disabled" : false, "isMetaDataInfo"

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"returnData" : [{ "id" : "4028841c6910281501691041c1280001", "pId" : "0", "label" : "类三HDFS测试", "disabled" : false, "isMetaDataInfo"

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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, t.schemaname

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Int 分解后的特征向量的长度。取值范围[1,100]，默认10。 神经网络结构 (architecture) 是 List[Int] 神经网络的层数与每一层神经元节点个数。每一层神经元节点数不大于5000，神经网络层数不大于10。默认为400,400,400。 神经元值保留概率

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Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在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。

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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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当前节点名称。 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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node_name text 当前集群中所有正常节点的名称。 pid bigint 当前集群中所有正常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

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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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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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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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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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