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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序列 SEQUENCE是Oracle对象，用于创建数字序列号。该序列用于创建自动编号字段，可用作主键。 如果参数MigSupportSequence设为true（默认值），则在PUBLIC模式中创建序列。 CACHE和ORDER参数不支持迁移。 Oracle中，序列的MAXVAL

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序列 查看sequence详情 父主题： GaussDB

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智能表单和证件 文字识别 ：身份证、驾照、发票，轻松实现文字识别，告别人工识别的苦恼。 大数据 车联网大数据驾驶行为分析：车联网解决方案深度解析，车辆驾驶行为的数据模拟实践，探索车联网大数据序列奥秘。 软件开发 一分钟自动化部署：前沿的DevOps部署理念，一键式自动化部署平台，一分钟业务轻松上云体验。

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序列 查看sequence详情 父主题： PostgreSQL

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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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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hex：将二进制数据编码为每字节2位十六进制数字。 escape：传统化的PostgreSQL格式。采用以ASCII字符序列表示二进制串的方法，同时将那些无法表示成ASCII字符的二进制串转换成特殊的转义序列。 默认值：hex xmlbinary 参数说明：设置二进制值是如何在XML中进行编码的。 参数类型：USERSET

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hex：将二进制数据编码为每字节2位十六进制数字。 escape：传统化的PostgreSQL格式。采用以ASCII字符序列表示二进制串的方法，同时将那些无法表示成ASCII字符的二进制串转换成特殊的转义序列。 默认值：hex xmlbinary 参数说明：设置二进制值是如何在XML中进行编码的。 该参

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取值范围：枚举类型 hex：将二进制数据编码为每字节2位十六进制数字。 escape：采用以ASCII字符序列表示二进制串的方法，同时将那些无法表示成ASCII字符的二进制串转换成特殊的转义序列。 默认值：hex xmlbinary 参数说明：设置二进制值是如何在XML中进行编码的。 该参

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时间序列 ARIMA Auto ARIMA 父主题： 模型工程

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hex：将二进制数据编码为每字节2位十六进制数字。 escape：传统化的PostgreSQL格式。采用以ASCII字符序列表示二进制串的方法，同时将那些无法表示成ASCII字符的二进制串转换成特殊的转义序列。 默认值：hex xmlbinary 参数说明：设置二进制值是如何在XML中进行编码的。 参数类型：USERSET

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hex：将二进制数据编码为每字节2位十六进制数字。 escape：传统化的PostgreSQL格式。采用以ASCII字符序列表示二进制串的方法，同时将那些无法表示成ASCII字符的二进制串转换成特殊的转义序列。 默认值：hex xmlbinary 参数说明：设置二进制值是如何在XML中进行编码的。 该参

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hex：将二进制数据编码为每字节2位十六进制数字。 escape：传统化的PostgreSQL格式。采用以ASCII字符序列表示二进制串的方法，同时将那些无法表示成ASCII字符的二进制串转换成特殊的转义序列。 默认值：hex xmlbinary 参数说明：设置二进制值是如何在XML中进行编码的。 该参

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异常行为 告警类型说明 异常行为（Abnormal Behavior）主要指在主机中发生了一些不应当出现的事件。例如，某用户在非正常时间成功登录了系统，一些文件目录发生了计划外的变更，进程出现了非正常的行为等。这些异常的行为事件很多是有恶意程序在背后作乱。所以在发生这类异常行为时，

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取值范围：枚举类型 hex：将二进制数据编码为每字节2位十六进制数字。 escape：采用以ASCII字符序列表示二进制串的方法，同时将那些无法表示成ASCII字符的二进制串转换成特殊的转义序列。 默认值：hex xmlbinary 参数说明：设置二进制值是如何在XML中进行编码的。 该参

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hex：将二进制数据编码为每字节2位十六进制数字。 escape：传统化的PostgreSQL格式。采用以ASCII字符序列表示二进制串的方法，同时将那些无法表示成ASCII字符的二进制串转换成特殊的转义序列。 默认值：hex xmlbinary 参数说明：设置二进制值是如何在XML中进行编码的。 该参

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用户产生的行为需要得到即时的反馈，同时结合用户的长期兴趣和短期兴趣进行个性化推荐。 RES提供一站式媒资推荐解决方案，支持针对行为数据实时生成用户的兴趣标签，提供离线、近线、在线三层计算，完成千人千面的个性化媒资推荐。 场景优势 可以实现7*24小时，智能学习用户行为，构建兴趣模型。

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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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