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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根据原始SQL生成SQL限流关键字 功能介绍 根据原始SQL生成SQL限流关键字，目前支持MySQL、MariaDB、 GaussDB (for MySQL)三种引擎。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI POST /v3/{project_id}/inst

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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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关键字 SQL里有保留字和非保留字之分。根据标准，保留字绝不能用做其他标识符。非保留字只是在特定的环境里有特殊的含义，而在其他环境里是可以用做标识符的。 表1 SQL关键字 关键字 GaussDB(DWS) SQL:1999 SQL-92 ABORT 非保留 - - ABS - 非保留

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关键字 SQL里有保留字和非保留字之分。根据标准，保留字绝不能用做其他标识符。非保留字只是在特定的环境里有特殊的含义，而在其他环境里是可以用做标识符的。 表1 SQL关键字 关键字 GaussDB(DWS) SQL:1999 SQL:1992 ABORT 非保留 - - ABS -

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关键字 SQL里有保留关键字和非保留关键字之分。根据标准，保留关键字决不能用做其他标识符。非保留关键字只是在特定的环境里有特殊的含义，而在其他环境里是可以用做标识符的。 目前“非保留”关键字在作为数据库对象的标识符时存在如下限制： 不支持直接作为列别名使用，即类似SELECT 1

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关键字 SQL里有保留关键字和非保留关键字之分，常见的SQL关键字请参见表1。根据标准，保留关键字绝不能用做其他标识符。非保留关键字只是在特定的环境里有特殊的含义，而在其他环境里是可以用做标识符的。 目前“非保留”关键字在作为数据库对象的标识符时存在如下限制： 不支持直接作为列别名使用，即类似SELECT

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TE等关键字不支持作为变量名使用。 将sys_refcursor关键字作为数据库对象名称时，禁止附带双引号。例如：在建表时，禁止"sys_refcursor"作为表名，但允许sys_refcursor作为表名。 与“非保留”关键字类似，“非保留（不能是函数或类型）”关键字不支持直接作为列别名使用。

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关键字 SQL里有保留关键字和非保留关键字之分，常见的SQL关键字请参见表1。根据标准，保留关键字绝不能用做其他标识符。非保留关键字只是在特定的环境里有特殊的含义，而在其他环境里是可以用做标识符的。 目前“非保留”关键字在作为数据库对象的标识符时存在如下限制： 不支持直接作为列别名使用，即类似SELECT

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关键字 SQL里有保留关键字和非保留关键字之分。根据标准，保留关键字决不能用做其他标识符。非保留关键字只是在特定的环境里有特殊的含义，而在其他环境里是可以用做标识符的。 目前“非保留”关键字在作为数据库对象的标识符时存在如下限制： 不支持直接作为列别名使用，即类似SELECT 1

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护。测试关键字可以帮助复用这些测试步骤。 关键字库将接口关键字、组合关键字、系统关键字进行统一管理，打造一站式关键字管理能力，在设计用例脚本时用户体验保持一致。 接口关键字中定义单个接口的请求，可以通过导入Swagger文件、保存自定义URL请求等方式生成。 组合关键字用于将多个

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关键字 约束差异： 当关键字在M-Compatibility模式下为保留关键字，在MySQL中为非保留关键字，其差异为：在M-Compatibility模式下不可作为表名、列名、列别名、AS列别名、AS表别名、表别名、函数名和变量名，在MySQL中支持。 当关键字在M-Compa

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护。测试关键字可以帮助复用这些测试步骤。 关键字库将接口关键字、组合关键字、系统关键字进行统一管理，打造一站式关键字管理能力，在设计用例脚本时用户体验保持一致。 接口关键字中定义单个接口的请求，可以通过导入Swagger文件、保存自定义URL请求等方式生成。 组合关键字用于将多个

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TE等关键字不支持作为变量名使用。 将sys_refcursor关键字作为数据库对象名称时，禁止附带双引号。例如：在建表时，禁止"sys_refcursor"作为表名，但允许sys_refcursor作为表名。 与“非保留”关键字类似，“非保留（不能是函数或类型）”关键字不支持直接作为列别名使用。

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40045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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迁移后源数据对应的数据集。 数据集实例 源数据迁移后生成的数据集实例名，可自定义命名。 单击图标，运行“生成迁移后的源 数据实例 ”代码框内容。 生成目标数据实例 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 生成数据 > 生成目标数据实例”。界面新增“生成迁移后的目标数据实例”内容。 对应参数说明，如表7所示。

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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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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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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