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

查看更多 →

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

查看更多 →

PATCH方法的代理 功能介绍 北向NA调用南向第三方应用的PATCH方法时使用 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI PATCH /v2/{project

查看更多 →

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

查看更多 →

PATCH请求方法操作说明 对于PATCH请求方法的操作，Kubernetes API通过相应的HTTP头域“Content-Type”对其进行识别。 操作说明 目前支持两种类型的PATCH请求方法的操作。 Merge Patch, Content-Type: application/merge-patch+json

查看更多 →

PATCH请求方法操作示例 本章节主要介绍PATCH请求方法中，“Merge Patch”与“Strategic Merge Patch”类型的操作示例。 操作示例 以创建Deployment资源对象为例。 请求示例 { "apiVersion": "v1", "kind":

查看更多 →

IaC Patch包典型目录结构 IaC Patch包用于描述环境中的一个组件。IaC Patch包典型目录结构如下： 表1 IaC Patch包结构说明 位置 类型 个数 描述 iacpatch_{microservice}_{version}.zip 文件 1 IaC压缩包。

查看更多 →

disable_sql_patch disable_sql_patch是用于在当前建连的CN上禁用SQL PATCH的接口函数，返回执行是否成功。 DBE_SQL_UTIL.show_sql_patch show_sql_patch是用于显示给定patch_name对应的SQL PATCH的接口函数，返回运行结果。

查看更多 →

PATCH信息，用于返回global_sql_patch视图的结果。 系统表 GS_SQL_PATCH GS_SQL_PATCH系统表存储所有SQL_PATCH的状态信息。 系统视图 GLOBAL_SQL_PATCH GLOBAL_SQL_PATCH视图存放所有SQL PATCH的信息，该视图仅在pg_catalog模式下存在。

查看更多 →

global_sql_patch_func() 全局各个节点上的SQL PATCH信息，用于返回global_sql_patch视图的结果。 系统表 GS_SQL_PATCH GS_SQL_PATCH系统表存储所有SQL_PATCH的状态信息。 系统视图 GLOBAL_SQL_PATCH GLO

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

查看更多 →

学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

show_sql_patch show_sql_patch是用于显示给定patch_name对应SQL PATCH的接口函数，返回运行结果。 DBE_SQL_UTIL.create_hint_sql_patch create_hint_sql_patch是用于创建调优SQL PATCH的接口

查看更多 →

通过 patch 操作对服务进行更新 功能介绍 通过 patch 操作对服务进行更新。patch 的格式可以参照 json patch。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。

查看更多 →

确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

查看更多 →

自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

查看更多 →

。 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

查看更多 →