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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XML函数 产生XML内容 XML谓词 处理XML 将表映射到XML 父主题： 函数和操作符

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XML类型 XML数据类型可以被用来存储XML数据。它的内部格式和TEXT类型相同，它比直接在一个TEXT域中存储XML数据的优势在于：XML类型数据支持基于LIBXML2提供的标准XML操作函数及XML规范性的检查。 XML类型可以存储格式良好的遵循XML标准定义的“文档”、以

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文字识别 服务等级协议请参见华为云服务等级协议。 OCR能力 通用类 OCR 通用类OCR（General OCR），支持表格、文档、网络图片等任意格式图片上文字信息的自动化识别，自适应分析各种版面和表格，快速实现各种文档电子化。 证件类 OCR 证件类OCR（Card OCR），支持身份证、驾驶证、行

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XML谓词 本节的函数用户检查xml值的属性。 xml IS DOCUMENT 描述：如果参数XML值是一个正确的XML文档，则IS DOCUMENT返回真；如果非正确XML文档，则返回假；参数为空时返回空。 返回值类型：bool 1 2 3 4 5 SELECT '<abc/>'

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处理XML 为了处理数据类型XML的值， GaussDB (DWS)提供了函数xpath和xpath_exists计算XPath表达式以及XMLTABLE表函数。 xpath(xpath, xml [, nsarray]) 描述：它返回一个XML值的数组对应xpath表达式所产生的节

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XML类型 XML数据类型可以被用来存储XML（eXtensible Markup Language）数据。XML数据可以存储为text类型，但是XML数据类型的优势在于会检查每个存储的值是不是结构良好的XML值。XML可以存储由XML标准定义的格式良好的文档，以及由XML标准中

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XML谓词 本节的函数用户检查xml值的属性。 xml IS DOCUMENT 描述：如果参数XML值是一个正确的XML文档，则IS DOCUMENT返回真；如果非正确XML文档，则返回假；参数为空时返回空。 返回值类型：bool 1 2 3 4 5 SELECT '<abc/>'

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XML函数 产生XML内容 XML谓词 处理XML 将表映射到XML 父主题： 函数和操作符

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XML类型 XML数据类型可以被用来存储XML数据。它的内部格式和TEXT类型相同，它比直接在一个TEXT域中存储XML数据的优势在于：XML类型数据支持基于LIBXML2提供的标准XML操作函数及XML规范性的检查。 XML类型可以存储格式良好的遵循XML标准定义的“文档”、以

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XML类型 XML数据类型可以被用来存储XML数据。它的内部格式和TEXT类型相同，它比直接在一个TEXT域中存储XML数据的优势在于：XML类型数据支持基于LIBXML2提供的标准XML操作函数及XML规范性的检查。 XML类型可以存储格式良好的遵循XML标准定义的“文档”、以

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XML类型 XML数据类型可以被用来存储XML（eXtensible Markup Language）数据。XML数据也可以存储为text类型，但是XML数据类型的优势在于会检查每个存储的值是不是结构良好的XML值。XML可以存储由XML标准定义的格式良好的文档，以及由XML标准

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处理XML 为了处理数据类型XML的值，GaussDB(DWS)提供了函数xpath和xpath_exists计算XPath表达式以及XMLTABLE表函数。 xpath(xpath, xml [, nsarray]) 描述：它返回一个XML值的数组对应xpath表达式所产生的节

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XML类型 XML数据类型可以被用来存储XML数据。它的内部格式和TEXT类型相同，它比直接在一个TEXT域中存储XML数据的优势在于：XML类型数据支持基于LIBXML2提供的标准XML操作函数及XML规范性的检查。 XML类型可以存储格式良好的遵循XML标准定义的“文档”、以

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值。例如在深度学习领域，可以根据用户输入的正样本和负样本，对数据进行清洗，保留用户想要的类别，去除用户不想要的类别。 数据选择：数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采集图片过程中引入的重复图片、相似图片

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在服务编排中，调用连接器实现与OCR的对接。 参考创建空白AstroZero服务编排中操作，创建一个空白服务编排。 在服务编排设计页面，从左侧“连接器 > AI”中，拖拽“OCR”图元至画布中。 OCR是系统预置的，与OCR对接的接口。 图5 拖拽OCR图元到画布中 选中组件，单击，设置OCR对接信息。

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自动学习模型训练图片异常？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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OCR 功能 OCR节点支持识别图片上的文字信息, 识别结果将存储到用户指定的OBS目录下。 OCR节点仅支持在华北-北京四使用。 参数 用户可参考表1和表2配置OCR节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称，可以包含中文、英文字母、数字、“_”

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描述：把游标查询映射成XML模式文档。 返回值类型：xml schema_to_xml(schema name, nulls boolean, tableforest boolean, targetns text) 描述：把模式中的表映射成XML值。 返回值类型：xml schema_to_xmlschema(schema

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数据扩增主要用于训练数据集不足或需要仿真的场景，能通过对已标注的数据集做变换操作来增加训练图片的数量，同时会生成相应的标签。在深度学习领域，增强有重要的意义，能提升模型的泛化能力，增加抗扰动的能力。数据扩增过程不会改动原始数据，扩增后的图片或xml文件保存在指定的输出路径下。 ModelArts提供以下数据扩增算子：

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