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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公式 公式组件用于将记录内的字段进行数据运算。 在表单开发页面，从“数据组件”中，拖拽“公式”组件至表单设计区域，如图1。 图1 公式 显示名称：该字段在页面呈现给用户的名称，可以设置为中文，也可以设置为英文。 计算方式：根据实际需求选择计算方式，支持求和、平均值、乘积和自定义等。

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公式计算 公式计算是一个只读组件，不允许手动改动，输入数据值后，根据配置好的计算公式，自动计算得到结果。 在表单设计页面，从“高级组件”中，拖拽“公式计算”组件至表单设计区域，如图1所示。 图1 拖拽公式计算组件到设计区并设置属性 标题：该字段在表单页面呈现给用户的名称。 帮助提

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向量的列名列表，如col1，col2 "" topn 是 输出的距离最近的向量的数目。取值范围[1,+∞) 20 distance_type 是 距离的计算方式。取值[cosine] "cosine" distance_threshold 是 距离的阈值。当两个向量的距离小于此值时输出。取值范围（0,+∞）

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计算公式 简介 字面量 操作符 函数 其他 父主题： 分析任务定义

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向量距离计算接口 l2_distance 功能说明：计算两个向量的欧式距离。 入参1的类型：floatvector 入参2的类型：floatvector 出参类型：float8 代码示例： gaussdb=# SELECT l2_distance(floatvector('[1,2

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数字人语音驱动算法是指使用深度学习将语音转换成3D数字人表情和肢体驱动数据的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：语音音频数据。 算法原理：通过深度学习算法，提取语音音频中的特征，并转化为表情驱动的表情基系数。 输出结果：表情基系数。 应用领域：应用于3D数字人文本和语音驱动场

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获取Flow公式信息 功能介绍 获取Flow的公式，该接口是同步接口（同步接口是指调用后，会等待函数执行结束后，才返回结果）。这些公式可以使用Flow对变量或表达式进行转换，然后赋值给其他变量。 URI GET AstroZero 域名 /u-route/baas/formula/v1

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在金额数字输入框中，“默认值类型”设置为“公式编辑”，单击默认值公式中的“Fx公式编辑”，进入表达式编辑器。 设置计算公式为“PRODUCT(单价 , 数量)”，单击“确认”。 其中，单价和数量为子表单中的数字输入框组件。 图3 设置计算公式 返回主表单，选中总金额组件，“默认值类型”设置为“公式编辑”，单击

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IoTA.01010041 公式错误 错误码描述 公式错误。 可能原因 资产模型的分析任务属性中，计算公式填写错误，如语法错误等。 处理建议 请根据公式错误提示进行修正。 父主题： 资产建模相关错误码

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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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产品优势 检测准确 基于深度学习技术和大量的样本库，帮助客户快速准确进行违规内容检测，维护内容安全。 功能丰富 提供图文视频内容检测，覆盖涉黄、广告、涉暴等多种违规风险的内容检测，以及检测图像清晰度和构图质量等功能。 稳定可靠 内容审核 服务已成功应用于各类场景，基于华为等企业客户的长期实践，经受过复杂场景考验。

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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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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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云联络中心应用于什么场景 相信阅读过前几章节的朋友对联络中心的功能与特点都已经有所了解了。那么，云联络中心能到底是怎么样于各行各业中运用其功能，展现其特点的呢？下面就让我们一起看下云联络中心最典型的五种应用场景。 客服中心 在现代社会中，服务已经成为了一种主流商品，而如何在控制成

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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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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ESM服务应用于什么场景？ 内部管理：集团类公司面向子公司和分支机构的内部运营，要求提供本地的账号管理、配额管理、提供计量话单API等功能。 面向ToB的运营场景：行业云和政务云类项目面向ToB的运营诉求，提供基于H CS O场景的完整的运营平台与门户。 父主题： 产品相关咨询

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DIS对于从数据生产者快速移出数据，然后进行持续处理非常有用。以下是使用DIS的典型场景： 加速日志和数据传送获取：您无需等待批量处理数据，而是让数据生产者在生成数据后立即输入DIS数据通道，防止因数据生产者出现故障导致的数据损失。例如，系统和应用程序日志可以持续添加到数据通道并可在数秒内进行处理。

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