OpenGL 4.5 Vulkan 1.0 支持CUDA和OpenCL。 支持NVIDIA T4 GPU卡，显存为16 GB。 实例可虚拟化分片： 计算性能为NVIDIA Tesla T4的1/8、1/4和1/2 显存为2 GB、4 GB和8 GB 支持图形加速应用。 支持CPU重载推理应用。

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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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了全栈优化，极大缩短了训练收敛时间。在数据读取和预处理方面，MoXing通过利用多级并发输入流水线使得数据IO不会成为瓶颈；在模型计算方面，MoXing对上层模型提供半精度和单精度组成的混合精度计算，通过自适应的尺度缩放减小由于精度计算带来的损失；在超参调优方面，采用动态超参策略（如momentum、batch

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IoTDB支持的数据类型和编码 IoTDB支持如下几种数据类型和编码方式，参见表1。 表1 IoTDB支持的数据类型和编码 类型 说明 支持的编码 BOOLEAN 布尔值 PLAIN, RLE INT32 整型 PLAIN, RLE, TS_2DIFF, GORILLA, FREQ

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T类型在导出时，只写外表和HIVE的建表类型也最好采用SMALLINT类型。 GaussDB (DWS)外表的日期和时间类型，不支持时区定义，HIVE不支持时区定义。 HIVE中DATA类型只有日期，没有时间，GaussDB(DWS)的DATA类型包含日期和时间。 GaussDB(

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日期/时间类型 timestamp with time zone 日期和时间，带时区。 8 timestamp without time zone 日期和时间。 8 date Oracle兼容模式下记录日期和时间；其他兼容模式下，记录日期。 Oracle兼容模式下，占存储空间8字节；其他兼容模式下，占存储空间4字节。

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日期/时间类型 timestamp with time zone 日期和时间，带时区。 8 timestamp without time zone 日期和时间。 8 date Oracle兼容模式下记录日期和时间；其他兼容模式下，记录日期。 Oracle兼容模式下，占存储空间8字节；其他兼容模式下，占存储空间4字节。

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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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精度函数 HLL（HyperLogLog）主要存在三种模式Explicit，Sparse，Full。当数据规模比较小的时候会使用Explicit模式和Sparse模式， 这两种模式在计算结果上基本上没有误差。 随着distinct值越来越多，就会转换成Full模式，但结果也会存在

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REAL，FLOAT4 单精度浮点数，不精准 4字节 -3.402E+38~3.402E+38，6位十进制数字精度 浮点 DOUBLE，PRECISIO，FLOAT8 双精度浮点数，不精准 8字节 -1.79E+308~1.79E+308，15位十进制数字精度 浮点 FLOAT[(p)]

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精度函数 HLL（HyperLogLog）主要存在三种模式Explicit，Sparse，Full。当数据规模比较小的时候会使用Explicit模式和Sparse模式， 这两种模式在计算结果上基本上没有误差。 随着distinct值越来越多，就会转换成Full模式，但结果也会存在

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数据精度 原始成本的数据精度和账单金额一致。 摊销成本需要按照四舍五入进行保留小数，因此摊销成本会存在微小的精度差异： 成本中心页面上展示的金额，均按照四舍五入规则，保留2位小数； 导出的成本明细数据，会根据成本数据的原始精度，保留8位小数。 需要进行分摊的数据包括： 包年/包月的订单金额。

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d时输入输出均无精度异常。 因此转换排查思路，全局查找Cosine、MaxAbsErr值和Tensor_permute_0_backward相同的行。发现在Tensor___getitem___490_backward_output.0处MaxAbsErr的值和Tensor_permute_0_backward一样。

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超过了长度指定数，那么这个STRING会被自动缩短。和STRING类型一样，VARCHAR末尾的空格数是有意义的，会影响比较结果。DLI中实际存储为STRING类型。 DATE DATE类型只能和DATE、TIMESTAMP和STRING进行显式转换（cast），具体如表2所示。

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23372036854775807】 浮点类型 Float32 单精度浮点数 同C语言Float类型，单精度浮点数在机内占4个字节，用32位二进制描述。 Float64 双精度浮点数 同C语言Double类型，双精度浮点数在机内占8个字节，用64位二进制描述。 Decimal类型

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超过了长度指定数，那么这个STRING会被自动缩短。和STRING类型一样，VARCHAR末尾的空格数是有意义的，会影响比较结果。DLI中实际存储为STRING类型。 DATE DATE类型只能和DATE、TIMESTAMP和STRING进行显式转换（cast），具体如表2所示。

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benchmark对接结果输出示例图 自动精度对比 在某些场景下，比如算子溢出、误差累积等都可能会导致模型转换前后的模型存在误差，通过精度测试节的精度校验工具可以度量模型输出的精度误差的大小。当误差较大时，可以使用精度对比工具对比转换前后的ONNX模型和OM模型。其中OM模型在使用con

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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TIMESTAMP[(p)][WITH TIME ZONE] 日期和时间，带时区。p表示小数点后的精度，取值范围为0~6。 支持 8字节 - TIMESTAMP[(p)] [WITHOUT TIME ZONE] 日期和时间。 p表示小数点后的精度，取值范围为0~6。 支持 8字节 - DATE

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变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。

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