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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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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。 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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务的并行度，充分利用集群机器的计算能力。 操作步骤 任务的并行度可以通过以下四种层次（按优先级从高到低排列）指定，用户可以根据实际的内存、CPU、数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。 算子层次 一个算子、数据源和sink的并行度可以通过调用setParallelism()方法来指定，例如

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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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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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否 自定义目录层次 支持用户自定义文件的目录层次。 例如：【表名】/【年】/【月】/【日】/【数据文件名】. csv 否 目录层次 自定义目录层次选择是时显示该参数。 指定文件的目录层次，支持时间宏（时间格式为yyyy/MM/dd）。源端为关系型数据库数据源时，目录层次为源端表名+自定义目录，其他场景下为自定义目录。

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务的并行度，充分利用集群机器的计算能力。 操作步骤 任务的并行度可以通过以下四种层次（按优先级从高到低排列）指定，用户可以根据实际的内存、CPU、数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。 算子层次 一个算子、数据源和sink的并行度可以通过调用setParallelism()方法来指定，例如

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Louvain算法是基于模块度的社区发现算法，该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层次性的社区结构，其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 适用场景 Louvain算法适用于社团发掘、层次化聚类等场景。 参数说明 表1 Louvain算法参数说明 参数 是否必选 说明 类型

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设置并行度：用户可以根据实际的内存，CPU，数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。任务的并行度可以按优先级从高到低排列，由算子层次、执行环境层次、客户端层次、系统层次这四种层次指定。 配置进程参数：配置JobManager内存、TaskManager个数、TaskManager Slot数、TaskManager内存。

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。 在Call Hierarchy视图中，您可以右键单击一个方法，从上下文菜单中选择Base on This Type重建层次结构，以基于所选方法重新构建层次结构。 父主题： 导航代码

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表与Hive的持久化表，因此在Spark中允许三个层次的同名数据表。 查询的时候，Spark SQL优先查看是否有Spark的临时表，再查找当前DB的Hive临时表，最后查找当前DB的Hive持久化表。 图1 Spark表管理层次 当Session退出时，用户操作相关的临时表将自动删除。建议用户不要手动删除临时表。

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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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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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可追溯性：数据的血缘关系，体现了数据的生命周期，体现了数据从产生到消亡的整个过程，具备可追溯性。 层次性：数据的血缘关系是有层次的。对数据的分类、归纳、总结等对数据进行的描述信息又形成了新的数据，不同程度的描述信息形成了数据的层次。 DataArts Studio 生成的血缘关系图如图1所示，为数据表对象

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高质量素材规范要求有哪些？ 素材制作规范要求：排版有层次，色调平衡，画面简洁且兼容美感。 整体：图片内容符合所选模板及场景定位 ，准确的传达信息，突出画面的主题。 排版：尽量通过位置关系（前后、上下、大小等）提升文字层次感。 核心信息区域：视觉焦点位，展示主要信息点，避免字体过多、偏小、偏大，突出利益点。

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当在信息架构中创建架构时有跨包选择层次级别，此处支持实体元模型层级展示。 实体元模型层级展示步骤说明： 在创建信息架构时，新建实体联接关系类型选择为“分解”，依赖架构编码选择当前架构的编码，目标实体与源实体保持一致。 在新建特征联接时，依赖架构编码选择“通用模型”，目标特征选择为“层次级别”。 在信

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表与Hive的持久化表，因此在Spark中允许三个层次的同名数据表。 查询的时候，Spark SQL优先查看是否有Spark的临时表，再查找当前DB的Hive临时表，最后查找当前DB的Hive持久化表。 图1 Spark表管理层次 当Session退出时，用户操作相关的临时表将自动删除。建议用户不要手动删除临时表。

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txt 自定义目录层次 支持用户自定义文件的目录层次。例如：【表名】/【年】/【月】/【日】/【数据文件名】. csv - 目录层次 指定文件的目录层次，支持时间宏（时间格式为yyyy/MM/dd）。不填默认为不带层次目录。 说明： 源端为关系型数据库数据源时，目录层次为源端表名+自定义目录，其他场景下为自定义目录。

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如www.huaweicloud.com。最右边的一个标签是顶级域名，一个域名的层次结构，从右侧到左侧隔一个点依次下降一层。 域名的第一级是顶级域名，顶级域名下一层是二级域名，一级一级地往下。域名层次结构具体划分情况如表1所示。 表1 域名层级结构 参数名称 参数说明 顶级域名

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产品优势 识别准确率高 采用最新一代 语音识别 技术，基于深度神经网络（Deep Neural Networks，简称DNN）技术，大大提高了抗噪性能，使识别准确率显著提升。 识别速度快 把语言模型、词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络，同时在工程上进行了大量的优化，大幅提升解码速度，使识别速度在业内处于领先地位。

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