SIBLINGS BY] [GROUP BY] 参数说明 level：伪列用于返回查询的层次。 START WITH：用于指定层次关系，即查询的根行。 CONNECT BY：用来指定父行和子行的关系。 PRIOR：用于指定哪一个是父级别。 ORDER SIBLINGS BY：指定同一层级之间的排列顺序。

查看更多 →

SIBLINGS BY] [GROUP BY] 参数说明 level：伪列用于返回查询的层次。 START WITH：用于指定层次关系，即查询的根行。 CONNECT BY：用来指定父行和子行的关系。 PRIOR：用于指定哪一个是父级别。 ORDER SIBLINGS BY：指定同一层级之间的排列顺序。

查看更多 →

类型层次结构 “类型层次结构”视图显示了继承关系，允许您查看选定类的父类和子类。要打开该视图，请在右侧的“活动栏”中单击“类型层次结构”。 右键单击一个类型，选择“显示类型层次结构”，或按下 “Ctrl+H”（IDEA快捷键）。 使用“类型层次结构”视图工具栏按钮，可以切换查看子类、父类或一起查看。

查看更多 →

在数据编辑页面，单击“更多 > 新建层次结构”。 输入“名称”，选择相关的维度，单击“确认”。 图1 新建层次结构 保存配置后，数据集中会将该层次结构增加为维度字段，并按照配置将分组名称填入该列中，在后续的图表制作中即可使用该层次结构绘制图表。 图2 新建层次结构 父主题： 数据建模

查看更多 →

层次递归查询函数 层次递归查询语句中可使用以下函数返回连接路径上的相关信息。 sys_connect_by_path(col, separator) 描述：仅在层次递归查询中适用，用于返回从根节点到当前行的连接路径。 参数col为在路径中显示的列的名称，只支持类型为CHAR/VA

查看更多 →

层次递归查询函数 层次递归查询语句中可使用如下函数返回连接路径中的相关信息。 sys_connect_by_path(col, separator) 描述：仅在层次递归查询中适用，用于返回从根节点到当前行的连接路径。 参数col为在路径中显示的列的名称，只支持类型为CHAR、VA

查看更多 →

使用Tensorflow训练神经网络 应用场景 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用（如Tensorflow、Caffe）均采用容器化方式运行，并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力，并且都是任务型计算，需要快速申请大量资源，计算任务完成后快速释放。本文将演示在云容器

查看更多 →

层次递归查询函数 层次递归查询语句中可使用以下函数返回连接路径上的相关信息。 sys_connect_by_path(col, separator) 描述：仅在层次递归查询中适用，用于返回从根节点到当前行的连接路径。 参数col为在路径中显示的列的名称，只支持类型为CHAR/VA

查看更多 →

层次递归查询函数 层次递归查询语句中可使用以下函数返回连接路径上的相关信息。 sys_connect_by_path(col, separator) 描述：仅在层次递归查询中适用，用于返回从根节点到当前行的连接路径。 参数col为在路径中显示的列的名称，只支持类型为CHAR、VA

查看更多 →

可使PKI体系与自身的业务结构更加贴合，方便后续的迁移与扩展。 PCA服务中您可创建的每种结构的详细说明如表 CA层次结构说明所示，您可以根据实际情况设计对应的CA层次结构。 表1 CA层次结构说明 CA层次结构 描述 说明 单层CA结构 通过根CA直接签发私有证书。 此种结构是不符合安全规范的，往往

查看更多 →

故障模式是什么？ 故障模式是对云应用面临的潜在风险进行分析和评估的结果，混沌演练平台预置华为云多年积累的故障模式数据，使用FT-FMEA故障分析法帮助您分析云应用存在的潜在风险。 父主题： 韧性中心常见问题

查看更多 →

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

查看更多 →

要环节，根据测试计划分析测试对象、测试场景、测试类型、测试环境等，根据测试策略选取合适的测试方法和测试技术，设计测试用例。测试设计有场景分析法、等价类划分、边界值分析、因果图、判定表、正交法等方法。灵活运用测试设计方法可以帮助减少测试用例冗余，提高测试覆盖率、用例可维护性、用例复

查看更多 →

欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特

查看更多 →

培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

查看更多 →

ELB是否自带防DDoS攻击和Web代码层次安全的功能？ ELB服务不提供DDoS等安全防护功能，防护功能一般配合高防系统来使用； DDoS防护是华为云默认开启的防护，所有公网的入口流量都会被DDos防护。 DDoS高防（Advanced Anti-DDoS，AAD）是基于Ant

查看更多 →

0考试覆盖：人工智能进阶理论与华为云开发实践，内容包括但不限于：神经网络基础；图像处理、语音处理、 自然语言处理 理论和应用；ModelArts概览；图像处理、语音处理、自然语言处理实验；ModelArts平台开发实验等。 知识点 神经网络基础 4% 图像处理理论和应用 26% 语音处理理论和应用

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

Hierarchy视图工具栏按钮在不同的查看模式之间切换。 Class Hierarchy：类层次结构，查看父类和子类。 Supertypes Hierarchy：父类层次结构，查看父类。 Subtypes Hierarchy：子类层次结构，查看子类。 在Type Hierarchy视图中，您可以右键单击一个类，并从上下文菜单中选择Base

查看更多 →

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。

查看更多 →