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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设置重建 可设置重建模型的坐标系、重建兴趣范围、瓦片划分规则、重建内存预估等设置。 操作步骤 进入基于当前选中区块（Block）的重建页面，进行重建设置。具体重建设置请参见表1。 图1 重建设置 表1 重建功能页面说明 参数名称 说明 坐标系 空间范围、瓦片划分坐标值对应的空间参考信息。

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delay_time 否 Integer 立即重建时给用户预留的保存数据的时间（单位：分钟）。 message 否 String 下发重建系统盘任务时，给用户发送的提示信息。 order_id 否 String 订单ID，包周期桌面重建系统盘，涉及收费镜像时需传 enterprise_project_id

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在左侧导航栏单击“回收站”，进入“回收站”页面。 在“回收站”页面，在实例列表中找到需要恢复的目标实例，单击操作列的“重建”。 图1 重建实例 在“重建新实例”页面，选填配置后，提交重建任务。具体可参考恢复备份到新实例。 父主题： 回收站

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重建实例 对于已删除1~7天内的实例可以通过回收站中重建实例功能来恢复。本文介绍如何恢复已删除的实例。 使用须知 只能重建主备实例或者单机实例。 在回收站保留期限内的主实例可以通过重建实例恢复数据。 实例删除后会执行一次全量备份，全量备份完成才能通过重建实例恢复数据。 资源到期未

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重建索引失败 问题现象 当Desc表的索引出现损坏时，无法进行一系列操作，报错信息可能为： index \"%s\" contains corrupted page at block %u" ,RelationGetRelationName(rel),BufferGetBlockNumber(buf)

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二维码 二维码用于根据预置的URL生成二维码图片，用户通过微信或支付宝扫描二维码，可打开相应的URL页面。 在表单开发页面，从“基础组件”中拖拽“二维码”组件至表单设计区域，如图1。 图1 二维码 属性 字段标题：该字段在页面呈现给用户的名称，默认名称为该字段类型名称。 标题加粗：是否打开开关，默认关闭状态。

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重建技术索引 与重建业务索引类似，用户可以将技术模型架构中的类添加到索引类中，单击“重建技术索引”，使修改生效，便于快速搜索和对搜索结果的二次过滤。 前提条件 已采集技术模型，具体请参见模型采集。 重建技术索引 在开天 集成工作台 界面中，选择左侧导航栏中的“应用模型 > 实例管理”。

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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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重建业务索引 系统支持索引类管理，索引类可用于数据地图中业务模型的快速搜索和对搜索结果的二次过滤。用户选择对应模型架构后，对索引类进行添加、删除操作，此时需单击“重建业务索引”，使得索引类的修改生效。 前提条件 已创建业务模型，具体请参见模型目录（旧版）。 已采集技术模型，具体请参见模型采集。

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作只能使用顺序扫描。 使用REINDEX语句重建索引。 使用REINDEX TABLE语句重建索引，会在重建过程中增加排他锁，阻止相关读写操作。 使用REINDEX INTERNAL TABLE语句重建desc表（包括）的索引，会在重建过程中增加排他锁，阻止相关读写操作。 操作步骤

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桌面池的“运行状态”为“运行中”或“已停止”时才能重建系统盘。 操作步骤 登录管理控制台。 在左侧导航栏中依次选择“桌面管理 > 桌面池”。 进入“桌面池”页面。 进入桌面池重建系统盘页面有如下两种方式。 方式一： 单击待重建系统盘桌面池所在行“操作”列中的“更多 > 重建系统盘”。 弹出“重建系统盘”窗口页面。

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云桌面的“运行状态”为“运行中”或“已停止”时才能重建系统盘。 操作步骤 登录管理控制台。 在左侧导航栏中依次选择“桌面管理 > 桌面”。 进入“桌面管理”页面。 重建系统盘分为单个桌面重建系统盘和桌面批量重建系统盘。 单个桌面重建系统盘执行4~6。 桌面批量重建系统盘执行7~11。 选择所需重建系统盘的桌面，单击“更多

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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二维码 二维码用于根据预置的URL生成二维码图片，用户通过微信或支付宝扫描二维码，可打开相应的URL页面。 在表单开发页面，从“基础组件”中拖拽“二维码”组件至表单设计区域，如图1。 图1 二维码 属性 字段标题：该字段在页面呈现给用户的名称，默认名称为该字段类型名称。 标题加粗：是否打开开关，默认关闭状态。

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二维码 二维码用于根据文本内容或链接地址生成二维码，用户通过微信或支付宝扫描二维码，可查看到文本内容或者跳转到相应的链接。 在标准页面设计界面，从“基本组件 > 基本”中，拖拽“二维码”组件至页面工作区域，如图1。 图1 二维码 查看组件帮助 将鼠标放在对应的组件上，单击，可查看组件说明。

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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查看、学习 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-可见范围 图17 可见范围1 图18 可见范围2 推送内容 通过推送消息，提醒学员学习 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-推送内容 图19 推送内容1 图20 推送内容2 分享 管理员可通过链接/二维码的方式分享该学习项目，学员通过单击链接或识别二维码进行学习

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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