数组和record 数组 record 父主题： 存储过程

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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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助企业更方便地管理主机安全风险，实时发现黑客入侵行为，以及满足等保合规要求。 Web应用防火墙 WAF：对网站业务流量进行多维度检测和防护，结合深度机器学习智能识别恶意请求特征和防御未知威胁，全面避免网站被黑客恶意攻击和入侵。

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调用ObsClient的相关接口均需要传入请求数组（associative array类型）作为输入。对于桶操作接口，请求数组中固定包含Bucket用于指定桶名（ObsClient->listBuckets除外）；对于对象操作接口，请求数组中固定包含Bucket和Key分别用于指定桶名与对象名。

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复制参数组 功能介绍 复制参数组。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v3/{project_id}/configurations/{configuration_id}/copy 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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重置参数组 功能介绍 重置参数组。 调用接口前，您需要了解API 认证鉴权。 调用接口前，您需要提前获取到地区和终端节点，即下文中的Endpoint值。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 接口约束 仅自定义模版才可以重置。 URI POST https://{

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数组和record 数组 record 父主题： 存储过程

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推荐系统结合用户实时行为，推送更具针对性的内容，实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法，深度挖掘物品之间的联系，自动匹配精准内容。 热门推荐 基于多维度数据分析，自动匹配所覆盖用户群体更关心的内容进行重点展示。 获取推荐结果 根据不同的功能模块，获取对应的推荐结果。

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制作统计报表多维度展示数据 创建统计页面 修改统计页面 删除统计页面 导出统计页面 分享统计页面 克隆统计页面 统计页面组件介绍

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数组和record 数组 record 父主题： 存储过程

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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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ClusterConfiguration objects 集群所关联的参数组信息。 表3 ClusterConfiguration 参数 参数类型 描述 id String 参数组ID。 name String 参数组名称。 type String 参数组类型。 status String 集群参数状态。

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assignment trim[(n)] 参数：n为int4类型。 返回值：无返回值 功能描述：无参数时，删除数组末尾一个元素空间，输入参数合法时，删除数组末尾指定数量元素空间。 示例1：删除数组中的n个元素，未开启参数varray_compat。 gaussdb=# DECLARE gaussdb-#

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数组支持的函数 以下几点说明描述了数组类型函数在开启GUC参数varray_compat前后的差异行为： count、extend、trim、delete、first、last、next和prior函数应用在未初始化的数组即数组为NULL时，开启参数会报Reference to uninitialized

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modifier 是 String 更新者。 如果用户在应用设计态创建多维视图&多维分支功能的数据实体时，将“多维版本”功能配置新增的属性设置为必填，该数据实体的API请求参数中需设置相应参数。 响应参数 返回创建的多维版本 数据实例 。 请求示例 示例背景 假设，您已在cn-north-

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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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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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数组、集合和record 数组 集合 record 父主题： 存储过程

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