超分辨率转换

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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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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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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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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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数据转换 重命名 对特征名称重命名。操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 数据转换 > 重命名”，界面新增“重命名”内容。 对应参数说明，如表1所示。 表1 参数说明 参数 参数说明 列筛选方式 特征列的筛选方式，有如下两种： 列选择 正则匹配 列名 单击

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类型转换 概述 操作符 函数 值存储 UNION，CASE和相关构造 父主题： SQL参考

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类型转换 概述 操作符 函数 值存储 UNION，CASE和相关构造 父主题： SQL参考

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分隔转换 概述 “分隔转换”算子，将已有字段的值按指定的分隔符分隔后生成新字段。 输入与输出 输入：需要分隔的字段 输出：分隔后的字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 输入字段名 被分隔的字段名，需填写上一个转换步骤生成的字段名。 string 是

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转换函数 cast转换函数 HetuEngine会将数字和字符值隐式转换成正确的类型。HetuEngine不会把字符和数字类型相互转换。例如，一个查询期望得到一个varchar类型的值，HetuEngine不会自动将bigint类型的值转换为varchar类型。 如果有必要，可以将值显式转换为指定类型。

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数据转换 “数据转换”连接器用于数据流的格式转换，当前支持XML转JSON和JSON转XML。 配置参数 参数 说明 转换模式 选择数据转换的模式，可选择“XML转JSON”和“JSON转XML”。 内容 通过脚本编写需要转换的数据。 可通过变量的方式引用前序步骤中的数据，请参考引用变量。

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格式转换 操作场景 负载均衡只支持PEM格式的证书，其它格式的证书需要转换成PEM格式后，才能上传到负载均衡。以下是转换成PEM格式的几种常用办法。 DER转换为PEM DER格式通常使用在Java平台。 运行以下命令进行证书转化： openssl x509 -inform der

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类型转换 概述 操作符 函数 值存储 UNION，CASE和相关构造

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类型转换 概述 操作符 函数 值存储 UNION，CASE和相关构造

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转换函数 本文主要介绍操作符函数的语法规则，包括参数说明、函数示例等。 函数列表 表1 转换函数列表 类型 函数名称 功能描述 基础类型转换 ct_int 将字段或表达式的值转换为整数。 ct_float 将字段或表达式的值转换为浮点数。 ct_str 将字段或表达式的值转换为字符串。

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数据转换 “数据转换”连接器用于数据流的格式转换，当前支持XML转JSON和JSON转XML。 配置参数 参数 说明 转换模式 选择数据转换的模式，可选择“XML转JSON”和“JSON转XML”。 内容 通过脚本编写需要转换的数据。 可通过变量的方式引用前序步骤中的数据，请参考引用变量。

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特征转换 概述 将对应列的数据乘以相应的权重得到新的列，只支持数字列。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 数据集 参数说明 参数 子参数 参数说明 input_columns_str

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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