中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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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可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的纵向作业，单击“执行”。 图3 执行作业 在弹出的界面配置执行参数，配置执行参数可选择常规配置与自定义配置。填写完作业参数，单击“确定”即可开始训练作业。 常规配置：通过界面点选算法使用的常规参数，具体支持的参数请参考表1。

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类型，XGBoost支持“分类”和“回归”两种任务类型。 图2 新建作业 在弹出的界面进行数据选择，选择两方数据集作为整个作业的数据集，必须选择一个当前代理的数据集，另一个数据集可以来自空间中的任意一方。两方的数据集中一方数据集只含有特征，另一方的数据集必须含有标签。 重试：开关

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常规操作 界面介绍 图1 网页端 图2 移动端 移动端下载安装 安卓设备下载：黑湖智造3.0 (blacklake.cn) 图3 黑湖智造3.0 IOS设备下载：App Store → 黑湖智造 图4 黑湖智造 登录 如果你需要维护基础数据信息、创建业务单据或进行协同权限配置等，可在电脑端打开网页进行登录：黑湖智造3

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常规操作 登录 登录页面输入正确的企业标识、用户名、密码，单击登录，即可登录系统，如下图。 图1 登录 退出 用户登录系统，展示为首页数据信息，单击，退出当前登录，如下图。 图2 退出 个人中心 用户登录系统后，单击，选择个人中心，如下图。 图3 个人中心 全屏或者结束全屏 用户登录系统。单击，页面全屏显示，如下图。

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常规设置 OpenEye常规设置包括语言设置，接听方式设置，截图快捷键设置，截图保存路径设置，截图保存格式设置功能。 图1 常规设置1（管理员） 图2 常规设置2 图3 常规设置3 图4 常规设置4 开机自启动 OpenEye是否随windows操作系统启动。默认为关闭状态。 如

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定义数据分类 当数据密级已经无法满足大数据量下的数据分级分类诉求时，您可以进一步为不同价值的数据定义数据分类，以更好地管理和分组计量自己的数据，让各类各组之间属于并列、平等并且互相排斥的关系，使数据更清晰。本章主要介绍如何定义数据分类。 值得注意的是，数据密级、数据分类和识别规则，均为DataArts

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新建数据分类 本章主要介绍如何创建数据分类规则。 只有在创建数据分类规则之后，您才可以创建数据脱敏策略进行数据脱敏。 前提条件 数据密级定义已完成，请参见新建数据密级。 新建分类规则 在 DataArts Studio 控制台首页，选择实例，单击“进入控制台”，选择对应工作空间的“数据目录”模块，进入数据目录页面。

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常规锁设计 分区表通过表锁+分区锁两重设计，在表和分区上分别施加8个不同级别的常规锁，来保证DQL、DML、DDL并发过程中的合理行为控制。下表给出了不同级别锁的互斥行为，标记为√的两种常规锁互不阻塞，可以并行。 表1 常规锁行为 - ACCESS_SHARE ROW_SHARE

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确认两侧的本地子网和远端子网配置是否互为镜像。 检查客户防火墙ACL和云端安全组配置 确认放行去往华为云VPC子网的数据流。 确认放行来自华为云VPC子网的数据流。 检查防火墙路由表 确认存在目标地址为华为云VPC子网的路由信息： 确认配置去往华为云目标网络的路由信息，路由表或VPN路由表中存在路由信息。

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配置常规信息 概述 在函数创建完成后，“内存”、“函数执行入口”、“执行超时时间”会根据您所选的“运行时语言”默认填写。如果您需要贴合实际业务场景修改配置，请参见本章节进行配置。 前提条件 已创建函数。 操作步骤 登录 函数工作流 控制台，在左侧的导航栏选择“函数 > 函数列表”。 选择待配置的函数，单击进入函数详情页。

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常规片段 常规代码片段用于快速输入常见的代码结构。例如，使用“propsd”代码片段，您可以快速为类属性创建getter、sette和deleter方法。 有些代码片段初始化时是包含占位符的不完整片段，需要填充对应占位符来使代码片段成为完整的可执行代码。您可以通过按“Tab”键在这些占位符之间跳转。

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常规锁设计 分区表通过表锁+分区锁两重设计，在表和分区上分别施加8个不同级别的常规锁，来保证DQL、DML、DDL并发过程中的合理行为控制。下表给出了不同级别锁的互斥行为，标记为√的两种常规锁互不阻塞，可以并行。 表1 常规锁行为 - ACCESS_SHARE ROW_SHARE

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”页签，切换至“异常规则”页签。 单击指定异常规则所在行操作列的“编辑”按钮编辑异常规则。 编辑已有异常规则，如果需要删除异常规则中某个异常规则阈值，可将该值清空或设置为-1。 作业执行过程中，如果修改了异常阈值，当前执行的语句会按照新的异常阈值进行处理。 删除异常规则 登录 GaussDB (DWS)管理控制台。

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异常规则 GS_266140001 错误码： The query is in the blocklist and cannot be run. 解决方案：如果要稍后运行查询，请确认查询被列入阻止列表的原因，并在解决问题后从阻止列表中删除该查询。 level： ERROR 父主题：

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应的数据类型。例如本案例使用的数据集，系统匹配为“图片”类型。 数据集输入位置：用来存放源数据集信息，例如本案例中从Gallery下载的数据集。单击图标选择您的OBS桶下的任意一处目录，但不能与输出位置为同一目录。 数据集输出位置：用来存放输出的数据标注的相关信息，或版本发布生成

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应的数据类型。例如本案例使用的数据集，系统匹配为“图片”类型。 数据集输入位置：用来存放源数据集信息，例如本案例中从Gallery下载的数据集。单击图标选择您的OBS桶下的任意一处目录，但不能与输出位置为同一目录。 数据集输出位置：用来存放输出的数据标注的相关信息，或版本发布生成

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分类 添加节点 编辑节点 管理属性 布局属性 生效节点 失效节点 删除节点 父主题： 数据模型管理

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分类 决策树分类 梯度提升树分类 LightGBM分类 线性支持向量机分类 逻辑回归分类 多层感知机分类 朴素贝叶斯分类 随机森林分类 FM算法 GBDT PMML模型预测 多层感知机分类(pytorch) 多层感知机预测(PyTorch) 父主题： 模型工程

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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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