GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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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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当前版本暂不支持对FOR UPDATE关键字进行识别并归一化处理。例如：SELECT * FROM table; 与SELECT * FROM table FOR UPDATE WAIT N; 会被归一化处理为相同的归一化SQL，在query字段中体现。涉及FOR UPDATE

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解决方案提供商的权益/要求解释如下： 名称 解释 年度业绩 伙伴账户（包含其下关联的所有子账户）在华为云贡献的年度收入之和（预估）。 签署市场拓展BP 申请成为领先级的解决方案提供商时，需要提供解决方案的商业计划承诺书，明确当年解决方案的业绩要求。 父主题： 注册与认证

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比较两个字符串的差距(删除、新增、变换的最小步骤)，并归一化到0-100（100表示完全一致，0表示完全不一致）。 DBE_MATCH.EDIT_DISTANCE_SIMILARITY 比较两个字符串的差距(删除、新增、变换的最小步骤)，并归一化到0-100（100表示完全一致，0表示完全不一致）

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比较两个字符串的差距(删除、新增、变换的最小步骤)，并归一化到0-100（100表示完全一致，0表示完全不一致）。 DBE_MATCH.EDIT_DISTANCE_SIMILARITY 比较两个字符串的差距(删除、新增、变换的最小步骤)，并归一化到0-100（100表示完全一致，0表示完全不一致）

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比较两个字符串的差距（删除、新增和变换的最小步骤），并归一化到0-100（100表示完全一致，0表示完全不一致）。 DBE_MATCH.EDIT_DISTANCE_SIMILARITY 比较两个字符串的差距(删除、新增、变换的最小步骤)，并归一化到0-100（100表示完全一致，0表示完全不一致）

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当前版本暂不支持对FOR UPDATE关键字进行识别并归一化处理。例如：SELECT * FROM table; 与SELECT * FROM table FOR UPDATE WAIT N; 会被归一化处理为相同的归一化SQL，在query字段中体现。涉及FOR UPDATE

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系，而核函数特征交互神经网络使用不同的核（kernel）来对特征交互进行建模，以此来计算两个域中特征的相互关系，其中核的种类包括向量内积外积、矩阵乘法、神经网络等。利用核函数建模特征交互，实现了参数共享，减小了模型复杂度。PIN算法请参见核函数特征交互神经网络。 config 否

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可继续进行操作。终止操作则强行结束一个BPM实例，可在历史任务中查看。 URI PUT AstroZero 域名 /u-route/baas/bp/v2.0/runtime/instances/{instance_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 instance_id

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Statistics列名称及描述如下表所示。 表1 SQL Statistics报表主要内容 列名称 描述 Unique SQL Id 归一化的SQL ID。 Node Name 节点名称。 User Name 用户名称。 Tuples Read 访问的元组数量。 Calls 调用次数。

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cosine_distance('[1,2,3]', '[5,-1,3.5]'); vector_spherical_distance 功能说明：计算两个归一化向量的球面距离（余弦夹角的弧度制表示）。 入参1的类型：floatvector 入参2的类型：floatvector 出参类型：float8

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Statistics列名称及描述如下表所示。 表1 SQL Statistics报表主要内容 列名称 描述 Unique SQL Id 归一化的SQL ID。 Node Name 节点名称。 User Name 用户名称。 Tuples Read 访问的元组数量。 Calls 调用次数。

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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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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。 min_elapse_time

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