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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MAX_ROWS 在MySQL中，MAX_ROWS表示在表中存储的最大行数。DSC迁移过程时会将该属性删除。 输入示例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 CREATE TABLE `public`.`runoob_alter_test`( `dataType1` int

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max max函数用于返回最大值。 命令格式 max(col) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 col 是 除BOOLEAN外的任意类型。 列值可以为除BOOLEAN外的任意类型。 返回值说明 返回DOUBLE类型的值。 返回值的类型与col类型相同。返回规则如下：

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max_pt max_pt函数用于返回分区表的一级分区中有数据的分区的最大值，按字母排序，且读取该分区下对应的数据。 命令格式 max_pt(<table_full_name>) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 table_full_name 是 STRING类型。

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max max函数用于返回最大值。 命令格式 max(col) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 col 是 除BOOLEAN外的任意类型。 列值可以为除BOOLEAN外的任意类型。 返回值说明 返回DOUBLE类型的值。 返回值的类型与col类型相同。返回规则如下：

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max_pt max_pt函数用于返回分区表的一级分区中有数据的分区的最大值，按字母排序，且读取该分区下对应的数据。 命令格式 max_pt(<table_full_name>) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 table_full_name 是 STRING类型。

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Max/Min 场景描述 当对分区表使用min/max函数时，通常SQL引擎的实现方式是先通过Partition Iterator + PartitionScan对分区表做全量扫描然后进行Sort + Limit操作。如果分区是索引扫描，可以先对每个分区进行Limit操作，求出m

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Max/Min 场景描述 当对分区表使用Max/Min函数时，通常SQL引擎的实现方式是先通过Partition Iterator + PartitionScan对分区表做全量扫描然后进行Sort + Limit操作。如果分区是索引扫描，可以先对每个分区进行Limit操作，计算M

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日志提示“max_pool2d_with_indices_out_cuda_frame failed with error code 0” 问题现象 pytroch1.3镜像中，去升级了pytroch1.4的版本，导致之前在pytroch1.3跑通的代码报错如下： “Runtim

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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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源库参数MAX_REPLICATION_SLOTS校验 PostgreSQL同步场景 表1 源库参数MAX_REPLICATION_SLOTS校验 预检查项 源库参数MAX_REPLICATION_SLOTS校验。 描述 源库“max_replication_slots”参数值必

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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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树模型，每棵树都是通过梯度优化损失函数而构建，从而达到从基准值到目标值的逼近。算法思想可简单理解成：后一次模型都是针对前一次模型预测出错的情况进行修正，模型随着迭代不断地改进，从而获得比较好的预测效果。 梯度提升树回归的损失函数为均方差损失函数，如下所示： 其中，N 表示样本数量，xi

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检查源库的max_allowed_packet参数 MySQL、 GaussDB (for MySQL)为源场景 表1 检查源库的max_allowed_packet参数 预检查项 检查源库的max_allowed_packet参数。 描述 源库的max_allowed_packet参数值过小，可能会导致数据迁移失败。

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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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检查目标库的max_allowed_packet参数 MySQL迁移场景 表1 检查目标库的max_allowed_packet参数 预检查项 检查目标库的max_allowed_packet参数。 描述 目标库的max_allowed_packet参数值小于100MB，导致目标库无法写入造成全量迁移失败。

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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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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（

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