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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选数据。 大屏A中创建单选下拉框、标题组件，标题携带下拉框中选择的过滤条件，跳转到大屏B。 下拉框：字段设置，选项/维度选择“region”。控件变量设置如图所示。 图3 设置控件变量 标题：在标题的“样式 > 文本样式 > 文本设置”设置标题显示名称“区域”。 大屏B中创建柱状图，类别轴/维度选择“region”

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后，单击Title可以新建一个窗口。 文本样式 字体：设置标题的字体。 字号：设置标题的字号。 文本间距：设置标题的文本间距 颜色：设置标题的字体颜色。 字体粗细：设置标题的字体粗细。 对齐方式：设置标题的对齐方式，可以设置为左侧、右侧、水平居中。 数据 上图中的示例数据如下： [

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标题 标题组件用于展示页面标题。 在表单开发页面，从“基础组件”中，拖拽“标题”组件至表单设计区域，如图1。 图1 标题 属性 标题加粗：是否打开开关，默认关闭状态。 字段状态：指成员在访问表单时，对该字段的可见、可编辑权限。 隐藏：勾选后，页面上会隐藏该字段。 标题内容：在页面展示的标题名称，支持中英文。

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标题 标题组件用于展示页面标题。 在表单开发页面，从“通用组件”中，拖拽“标题”组件至表单设计区域，如图1。 图1 标题 显示名称：页面标题内容，可以设置为中文，也可以设置为英文。 标题大小：设置标题的大小。 标题位置：设置标题的位置。 字体颜色：设置标题的字体和颜色。 行数：标题占页面的行数。

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标题 标题是文本组件的一种，用于展示大屏的各类标题，可展现大、中、小等类型的标题，并可通过拼搭进行组合使用。 在大屏设计页面，从“全部组件 > 文本”中，拖拽“标题”组件至画布空白区域，如图1。 图1 标题 图2 边距样式说明 卡片 卡片是指包裹图表组件的外层架构，可以理解为组件

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标题 标题是文本组件的一种，用于展示大屏的各类标题，可展现大、中、小等类型的标题，并可通过拼搭进行组合使用。 在大屏设计页面，从“全部组件 > 文本”中，拖拽“标题”组件至画布空白区域，如图1。 图1 标题 图2 边距样式说明 卡片 卡片是指包裹图表组件的外层架构，可以理解为组件

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向量检索 场景描述 向量检索的集群规划 创建向量索引 向量查询 向量检索的性能调优 （可选）预构建与注册 管理向量索引缓存 向量检索的客户端代码示例（Python） 向量检索的客户端代码示例（Java） 使用PV_GRAPH向量索引 父主题： 集群增强特性

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向量查询 标准查询 针对创建了向量索引的向量字段，提供了标准向量查询语法。下述查询命令将会返回所有数据中与查询向量最近的size（topk）条数据。 POST my_index/_search { "size":2, "_source": false, "query":

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配置。 隐藏：设置为隐藏后，页面上会隐藏该字段。 样式：设置分段标题的显示样式。 图2 选择分段标题样式 标题大小：设置分段标题的大小，如大、中和小。 标题颜色：设置分段标题内容的显示颜色。 背景颜色：设置分段标题样式的背景颜色。 父主题： 表单样式布局组件介绍

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分段标题 分段标题为样式型组件，用于对页面中内容进行分隔。 在左侧组件区域，选择“分段标题”组件，并拖拽至设计区域，如图1所示。 图1 拖拽分段标题组件到设计区并设置属性 基础配置： 标题：设置分段标题的内容，最多支持输入32个字符。 样式：设置分段标题的显示样式。 图2 选择分段标题显示样式

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解机每个特征对其他域的隐向量都一致，而域感知因子分解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达

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String 否 计算句向量时使用的模型名，目前只支持general，默认为general。 响应消息 响应参数如表3所示。 表3 响应参数 参数名 参数类型 说明 vectors Array of floats 句向量结果列表，按输入句子顺序返回句向量，句向量维度默认为100。 error_code

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文本词向量 概述 “文本词向量”节点用于将词和句/段落映射到一个向量，可用来表示词与词之间或句与句之间的关系。该算法基于Skip-gram模型利用词语来预测它的上下文，并表示为向量形式，可应用于社交网络中的推荐系统、文本相似度等场景。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe

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fragment_num 段数，默认值为0，插件自动根据向量长度设置合适的段数。 取值范围：[0, 4096]。 导入向量数据 执行如下命令，导入向量数据。向“my_index”索引中写入向量数据时，需要指定向量字段名称和向量数据。 向量数据输入格式为逗号分隔的浮点型数组时： POST my_index/_doc

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向量召回评估 概述 向量召回评估算子计算召回的hitrate，用于评估召回结果的好坏，hitrate越高表示训练产出的向量去召回向量的结果越准确。支持u2i召回和i2i召回的计算。u2i召回时，拿user（用户）的向量去召回top k个items（物品），i2i召回时拿item的向量去召回top

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batch模式计算速度快于full模式。 隐向量长度 分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 保存根路径 单击选择训练结果在OBS中的保存根路径，训练完成后，会将模型和日志文件保存在该路径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征

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管理向量索引缓存 CSS 的向量检索引擎使用C++实现，使用的是堆外内存，该插件提供了接口对向量索引的缓存进行管理。 查看缓存统计信息 GET /_vector/stats 在向量插件实现中，向量索引与Lucene其他类型索引一样，每一个segment构造并存储一份索引文件，在查询

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设置标题到导航栏 扫码体验： 请求参数 参数 类型 必填 说明 title String 是 标题 返回结果 无。 请求示例 ES6版本 HWH5.setNavigationBarTitle({ title: '{{ book.brand }}' }).catch(error

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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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