keras_weights_path 是 模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训

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keras_weights_path 是 模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训

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根据选择的输入口返回配置值 接口名称 WEB_GetExternalCareraDftParamAPI(后续废弃) 功能描述 根据选择的输入口返回配置值 应用场景 根据选择的输入口返回配置值 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_GetEx

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自定义脚本参数输入值无效？ 自定义脚本参数值需要满足如下规则： 参数值长度为1-1024位。 可以包含大写字母、小写字母、数字以及特殊字符(_-/.*?:",=+@\[{]})和空格。 禁止出现连续‘.’。 父主题： 自动化运维常见问题

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输入 读取 DLI 表 读取数据 读取模型 从OBS读取 CS V数据 从OBS读取模型 读取parquet数据 读取文本数据 读CSV文件 父主题： 输入输出

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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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音频输入模块示例-输入 音频输入模块示例如下所示： #! /usr/bin/python3.7 import hilens import wave def run(): # 构造本地音频文件采集器并将解码后数据保存到wav文件 cap = hilens.Aud

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数据清洗是在数据校验的基础上，对数据进行一致性检查，处理一些无效值。例如在深度学习领域，可以根据用户输入的正样本和负样本，对数据进行清洗，保留用户想要的类别，去除用户不想要的类别。 数据选择：数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采

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根据实际源数据集和目标数据集标签列的值修改图1红框区域对应值。其中，S表示源数据，T表示目标数据，X表示数据特征，Y表示数据标签。 单击图标，运行“使用CMF算法迁移数据”代码框内容。 生成源 数据实例 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 生成数据 > 生成源

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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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输入参数 在定义“分析任务”时，首先需要定义分析任务的输入参数，该输入参数是用于定义计算公式中的形式参数，它的实际参数是对应于某个属性、或某些属性的值（即可能是单值或数组），通过3种属性引用类型来约定输入参数如何引用属性的值，详细解释如下： 引用本资产属性 利用资产模型对资产进行

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示例-输入 输入模块示例如下所示： 在调用视频采集器接口时，此处示例是以固件版本大于等于1.0.7时调用视频采集器接口为例，调用接口支持设置视频大小，即支持调用接口hilens.VideoCapture(camera, width, height)时设置视频大小参数“width”和“height”。

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HBase输入 概述 “HBase输入”算子，将HBase表的指定列转换成同等数量的输入字段。 输入与输出 输入：HBase表列 输出：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 HBase表类型 配置HBase表类型，可选项为normal（普通表）和phoenix表。

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*”号匹配的值；“#PART8”，表示取第8个“*”号匹配的值。 “#NEXT”标记，表示取当前匹配的标签的下一个标签的值。 “#ALL”标记，表示取当前匹配的标签的所有内容作为值。 配置的标签有误时，取到的值为空，不会报错。 样例 源文件如下： 配置“HTML输入”算子，生成三个字段A、B和C：

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输入算子 CSV文件输入 固定宽度文件输入 表输入 HBase输入 HTML输入 Hive输入 Spark输入 父主题： 算子帮助

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列名”时，就是配置的值；当没配置“表列名”时，默认该表的所有列或者是“SQL语句”配置项里配置的查询条件中指明的列。 配置的输入字段个数不能大于实际指定的列数，否则全部数据成为脏数据。 当字段的值与实际的类型不匹配时，该行数据会成为脏数据。 样例 以sqlserver 2014为例，创建测试表test：

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*”号匹配的值；“#PART8”，表示取第8个“*”号匹配的值。 “#NEXT”标记，表示取当前匹配的标签的下一个标签的值。 “#ALL”标记，表示取当前匹配的标签的所有内容作为值。 配置的标签有误时，取到的值为空，不会报错。 样例 源文件如下： 配置“HTML输入”算子，生成三个字段A、B和C：

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Hive输入 概述 “Hive输入”算子，将Hive表的指定列转换成同等数量的输入字段。 输入与输出 输入：Hive表列 输出：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 Hive数据库 Hive的数据库名称。 String 否 default Hive表名

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Spark输入 概述 “Spark输入”算子，将SparkSQL表的指定列转换成同等数量的输入字段。 输入与输出 输入：SparkSQL表列 输出：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 Spark数据库 SparkSQL的数据库名称。 String

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输入变量 输入变量可以理解为模块的参数，通过关键字 "variable" 进行声明。通过定义输入变量，我们可以无需变更模块的源代码就能灵活修改配置。输入变量的值可以使用默认值，CLI 选项，环境变量等方式来设置。 定义输入变量 按照约定，输入变量通常在名为 variables.tf

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输入变量 输入变量可以理解为模块的参数，通过关键字 "variable" 进行声明。通过定义输入变量，您可以无需变更模块的源代码就能灵活修改配置。输入变量的值可以使用默认值，CLI 选项，环境变量等方式来设置。 定义输入变量 按照约定，输入变量通常在名为 variables.tf

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