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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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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”。 预测长度：预测的样本数量，默认值“1”。例如当前数据是按小时采集的3000条样本数据，如果想通过模型预测未来1天的样本数据，因为按小时采集，所以为24条数据，那么“预测长度”需要配置为“24”。 预测粒度：保持默认值。 预测类型：取值说明如下所示。本次请选择“时空预测”。

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CPI预测 CPI预测基于蛋白质的一级序列和化合物的2D结构进行靶点匹配，精确的预测化合物-蛋白相互作用。 单击“CPI预测”功能卡片，进入配置页面。 配置靶点文件。 支持3种输入方式，分别是输入氨基酸序列、选择文件、输入PDB ID 输入FASTA格式氨基酸序列，输入框最多支持

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实时预测 实时预测通过在计算节点部署在线预测服务的方式，允许用户利用POST请求，在毫秒级时延内获取单个样本的预测结果。 创建实时预测作业 执行实时预测作业 删除实时预测作业 父主题： 联邦预测作业

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服务预测 服务预测失败 服务预测失败，报错APIG.XXXX 在线服务预测报错ModelArts.4206 在线服务预测报错ModelArts.4302 在线服务预测报错ModelArts.4503 在线服务预测报错MR.0105 Method Not Allowed 请求超时返回Timeout

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管理交易 管理优惠券 管理包年/包月订单 管理包年/包月资源 查询套餐内使用量 管理资源包

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管理交易 管理客户账户 管理优惠券 管理包年/包月订单 管理包年/包月资源 管理按需资源 管理资源包

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交易设置 如何设置优惠码？ 优惠码的具体设置请参考以下步骤： 在建站后台“电子商务设置>交易设置”中，选择开启优惠码。 图1 开启优惠码 在“营销活动>优惠码设置”中，单击“生成优惠码”。 图2 生成优惠码 设置“优惠码参数”。 图3 优惠码设置 总使用次数指单个优惠码的使用次数。

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交易统计 商家在“经营数据分析>总览分析”页面可以根据商品类别、交易时间、商品名称等维度，查看截止至前一日24点的交易统计信息。 操作步骤 进入卖家中心页面。 单击左侧导航的“经营数据分析>总览分析”。 查看交易信息。 经营数据分析可以通过点击页面上方“交易”和“流量”卡片切换页面；

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管理交易 管理客户账户 管理优惠券 管理包年/包月订单 管理包年/包月资源 管理资源包 管理按需资源

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参数说明 参数 类型 说明 chainId String 链名称。 txHash byte[] 交易哈希。 返回值 类型 说明 RawMessage 根据交易ID查询交易详情需发送的消息。 消息发送。 接口方法 QueryAction.class public ListenableFuture<RawMessage>

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预测分析 准备数据 创建项目 模型训练 部署上线 父主题： 自动学习（新版）

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预测分析 准备数据 创建项目 选择标签列 模型训练 部署上线 父主题： 自动学习（旧版）

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50”（此处逗号为英文逗号，且A1，B1顺序不可更换），其它默认即可。发起一个由A1向B1转账50的交易，返回“success”说明交易成功。 参考2，查询B1的值为350，说明交易成功。 Cross-ChainB链作为交易发起方 单击跨链通道transfercross-demo名称，进入详情页面。 查询A1的值。

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交易管理 订单查询 交易明细管理 退订管理 销售配置管理 服务监管 发票管理 账单与结算管理 代金券管理 评价管理

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说明 chainID string 链ID。 txHash []byte 交易哈希。 返回值 类型 说明 *common.RawMessage 根据交易ID查询交易详情需发送的消息。 error 构建成功返回类型为nil，反之返回error。 消息发送。 接口方法 QueryAction

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参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

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预测接口 功能介绍 线上预测接口。 URI POST 服务部署成功后返回的预测地址。 请求消息 请求参数请参见表1 请求参数说明。 表1 请求参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 rec_num 否 Integer 请求返回数量，默认返回50条。 user_id 是 String

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