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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嵌入分析 新增嵌入分析 管理嵌入分析

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关闭/删除嵌入 在嵌入分析页面，选择需要操作的嵌入分析。 图3 关闭/删除嵌入 单击“操作 > 关闭/删除嵌入”。 关闭或删除嵌入，需要再次单击“确定”，完成关闭或删除嵌入。 关闭嵌入后，如果想重新开通，单击“操作>重新开通”，页面提示“重新开通成功”。 批量关闭/删除嵌入 在嵌入分析页面，勾选需要操作的嵌入分析。

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键，将在该列嵌入/提取水印内容。字段类型列表中可同时包含多个为true或为false的字段 响应参数 状态码： 200 表5 响应Body参数 参数 参数类型 描述 marked_data Array of Map<String,Object> objects 嵌入水印后的数据 状态码：

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单击“新增嵌入”，进入新增嵌入分析页面。 图1 嵌入分析 选择要创建嵌入分析的仪表板或大屏。 单击“开通嵌入”，进入嵌入配置页面。 配置相关参数。 图2 嵌入配置 表1 嵌入配置参数 参数 说明 嵌入对象 嵌入的对象，可选仪表板下的可视化控件或大屏。 嵌入名称 唯一性。用户自定义名称。 说明： 如果嵌入名称相同，单

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码率越低。需注意高纠错等级需要更大的数据量来保证信息的嵌入完整性。默认为1。 *水印版本 V1版本：嵌入水印时依赖主键列，嵌入速度快。若主键遭受强攻击，溯源一定概率失败。 V2版本：嵌入水印时不依赖主键，只与嵌入列相关，嵌入速度慢，鲁棒性增强。 图4 基本信息配置 单击“下一步”

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文档嵌入水印 功能介绍 对WORD(.docx)，PPT(.pptx)，EXCEL(.xlsx)，PDF(.pdf) 类型的文件嵌入文字暗水印、文字明水印或者图片明水印，用户以formData的格式传入待加水印的文件和水印相关信息，DSC服务给文件加完水印后返回给用户已嵌入水印的文件的二进制流。

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嵌入式SQL命令 ALLOCATE DESCRIPTOR CONNECT DEALLOCATE DESCRIPTOR DECLARE DESCRIBE DISCONECT EXECUTE IMMEDIATE GET DESCRIPTOR OPEN PREPARE SET AUTOCOMMIT

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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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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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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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文档嵌入水印（文件地址版本） 功能介绍 对WORD(.docx)，PPT(.pptx)，EXCEL(.xlsx)，PDF(.pdf)*类型的文档嵌入文字暗水印、文字明水印或者图片明水印，用户传入待加水印的文档地址（目前支持OBS)和水印相关信息，DSC服务对文档加完水印后返回给用户已嵌入水印的文档的存放地址。

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。 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。 兴趣文章命中率高，用户粘性增强，PV增幅明显。 减少人工运营规则的摄入，减低人力成本。

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