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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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接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控，不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入

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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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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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接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控，不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入

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接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控，不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入

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均涌现出超高水平AI。人工智能应用在其中起到了不可替代的作用。 游戏智能体通常采用深度强化学习方法，从0开始，通过与环境的交互和试错，学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型，主要包含如下步骤： 通过GPU分析场景特征（自己，视野内队友，敌人，

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。 应对方案与关键技术 基于大数据进行终端漫游行为画像训练，基于不同“终端款型+操作系统”实施差异性漫游引导策略（是否能引导，什么时候引导，引导到哪个AP），提升漫游成功率，降低漫游过程的丢包，时延，提升终端漫游体验。 以终端类型识别为基础，采用强化学习算法进行在线终端画像实时训练，与设备侧、终端侧协同提升漫游体验。

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基于Python开发 PyMongo包 连接数据库 访问数据库 完整示例 父主题： 应用程序开发教程

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基于CCE场景 前提条件 已创建CCE集群，详情请参考创建CCE集群。 已创建未开启安全认证的ServiceComb引擎实例，详情请参考创建ServiceComb引擎。 CCE与ServiceComb引擎处于相同VPC下。 Sermant Injector版本要求1.0.11及以上，Sermant

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基于CCE场景 前提条件 已创建CCE集群，详情请参考创建CCE集群。 已创建未开启安全认证的ServiceComb引擎实例，详情请参考创建ServiceComb引擎。 CCE与ServiceComb引擎处于相同VPC下。 Sermant Injector版本要求1.0.11及以上，Sermant

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基于JDBC开发 JDBC开发流程 JDBC包与驱动类 加载驱动 连接数据库 执行SQL语句 处理结果集 常用JDBC开发示例 应用端加工RoaringBitmap结果集并入库 GaussDB (DWS)开发示例 JDBC接口参考 父主题： 使用JDBC或ODBC进行GaussDB(DWS)二次开发

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基于libpq开发 libpq是GaussDB C应用程序接口。libpq是一套允许客户程序向GaussDB 服务器 服务进程发送查询并且获得查询返回值的库函数。同时也是其他几个GaussDB应用接口下面的引擎，如ODBC等依赖的库文件。本章给出了示例显示如何利用libpq编写代码。

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基于ecpg开发 ecpg(embedded SQL C preprocessor for GaussDB Kernel）是一种用于C语言程序的嵌入式SQL预处理器。一个嵌入式SQL程序由一种普通编程语言编写的代码（此处为C语言）和SQL命令共同组成。要构建该程序，源代码（*.p

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基于ODBC开发 ODBC（Open Database Connectivity，开放数据库互连）是由Microsoft公司基于X/OPEN CLI提出的用于访问数据库的应用程序编程接口。应用程序通过ODBC提供的API与数据库进行交互，在避免了应用程序直接操作数据库系统的同时，

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基于libpq开发 开发流程 开发步骤 典型应用开发示例 libpq接口参考 父主题： 应用程序开发教程

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基于Psycopg开发 Psycopg是一种用于执行SQL语句的PythonAPI，可以为 GaussDB数据库 提供统一访问接口，应用程序可基于它进行数据操作。Psycopg2是对libpq的封装，主要使用C语言实现，既高效又安全。它具有客户端游标和服务器端游标、异步通信和通知、支持“COPY

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基于libpq开发 开发流程 开发步骤 典型应用开发示例 libpq接口参考 父主题： 应用程序开发教程

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基于JDBC开发 JDBC（Java Database Connectivity，Java数据库连接）是用于执行SQL语句的Java API，可以为多种关系数据库提供统一访问接口，应用程序可基于它操作数据。GaussDB库提供了对JDBC 4.2特性的支持，需要使用JDK1.8版

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基于Java开发 驱动包、环境依赖 连接数据库 访问数据库 完整示例 父主题： 应用程序开发教程

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