深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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算法类型 参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

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约束限制 纵向联邦作业XGBoost算法只支持两方参与训练。 训练作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 作业创建者的数据集必须含有特征。 创建纵向联邦学习作业 纵向联邦学习作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法和FiBiNET算法。 纵向联邦学习分为五个步骤：

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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比较函数 表1 比较函数列表 MySQL数据库 GaussDB数据库 差异 COALESCE() 支持，存在差异 union distinct场景下，返回值精度与MySQL不完全一致。 当第一个不为NULL的参数的后续参数表达式中存在隐式类型转换错误时，MySQL会忽略该错误，G

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比较函数 表1 比较函数列表 MySQL数据库 GaussDB 数据库 差异 COALESCE() 支持，存在差异 union distinct场景下，返回值精度与MySQL不完全一致。 当第一个不为NULL的参数的后续参数表达式中存在隐式类型转换错误时，MySQL会忽略该错误，G

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），还有一部分是专门为类似KPI做的异常检测效果比较好的特征。通常采用滑窗的方式做异常检测。目前所有窗口的长度，是根据数据的周期性、样本数、周期的个数等数据特点推荐的。窗口的长度均可以修改，如果用户对算法比较了解，对当前KPI比较熟悉，可以修改为用户认为更合适的值。 模型推荐：前

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比较函数 表1 比较函数列表 MySQL数据库 GaussDB数据库 差异 COALESCE() 支持，存在差异 union distinct场景下，返回值精度与MySQL不完全一致。 当第一个不为NULL的参数的后续参数表达式中存在隐式类型转换错误时，MySQL会忽略该错误，G

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比较函数 表1 比较函数列表 MySQL数据库 支持计划外ALT COALESCE() 支持 INTERVAL() 支持 GREATEST() 支持 LEAST() 支持 ISNULL() 支持 父主题： 计划外应用无损透明

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比较函数 表1 比较函数 SQL函数 返回类型 描述 value1 = value2 BOOLEAN 如果 value1 等于 value2 返回 TRUE； 如果 value1 或者 value2 为 NULL 返回 UNKNOWN。 value1 <> value2 BOOLEAN

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比较函数 表1 比较函数列表 MySQL数据库 GaussDB数据库 差异 COALESCE() 支持，存在差异 union distinct场景下，返回值精度与MySQL不完全一致。 当第一个不为NULL的参数的后续参数表达式中存在隐式类型转换错误时，MySQL会忽略该错误，G

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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备份方式比较 您可结合自己的实际需求，再根据SAP HANA备份方案的优劣势，选择您的备份方案。SAP HANA备份方案的优劣势如表1所示。 表1 SAP HANA备份方案比较 特点 基于文件的备份 基于Backint的备份 基于存储快照的备份 优势 支持备份的完整性校验 支持加密

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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lr梯度收敛阈值，默认nul tree_num Integer xgboost树数量，最大值2的31次方-1 tree_depth Integer xgboost树深度，最大值2的31次方-1 split_num Integer xgboost切分点数量，最大值2的31次方-1 current_agent_id

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lr梯度收敛阈值，默认nul tree_num 否 Integer xgboost树数量，最大值2的31次方-1 tree_depth 否 Integer xgboost树深度，最大值2的31次方-1 split_num 否 Integer xgboost切分点数量，最大值2的31次方-1 current_agent_id

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比较版本信息 功能介绍 通过两个版本id，比较两者差异。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/design/versions/compare 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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建的参数模板，单击“比较”。 选择相同实例类型和兼容接口的不同参数模板，单击“确定”，比较两个参数模板之间的配置参数差异项。 图1 比较参数模板 存在差异项，则会显示差异参数模板的如下信息：参数名称、对应参数模板下的该参数值。 不存在差异项，则不显示。 比较当前实例的参数模板 登录管理控制台。

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比较操作符 大部分数据类型都可用比较操作符进行比较，并返回一个布尔类型的值。 比较操作符均为双目操作符，被比较的两个数据类型必须是相同的数据类型或者是可以进行隐式转换的类型。 GaussDB提供的比较操作符请参见表1。 表1 比较操作符 操作符 描述 < 小于 > 大于 <= 小于或等于

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建的参数模板，单击“比较”。 选择相同实例类型和兼容接口的不同参数模板，单击“确定”，比较两个参数模板之间的配置参数差异项。 图1 比较参数模板 存在差异项，则会显示差异参数模板的如下信息：参数名称、对应参数模板下的该参数值。 不存在差异项，则不显示。 比较当前实例的参数模板 登录管理控制台。

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