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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镜像怎么选？ 在创建 弹性云服务器 或 裸金属服务器 实例时，必须选择一个镜像，如何在众多镜像类型和操作系统中选择合适的镜像，取决于以下因素： 区域和可用区 镜像类型 镜像费用 操作系统 内置软件 区域和可用区 镜像是一种区域性资源，您不能跨区域使用镜像创建实例。例如，在区域A创建实例时

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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。 切分点数量 定义每个特征切分点的数量，数量越多，准确率越高，计算时间越长。取值范围为5~10的整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值。

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能否挖掘出强表达能力的特征，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。

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L2正则项系数 叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 隐向量层L2正则化系数 隐向量层使用的L2正则化系数，作用如“L2正则项系数”描述。默认0.001。 wide部分L2正则化系数 wide层使用的L2正则化系数，作用如“L2正则项系数”描述。默认0.001。 最大迭代轮数

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start_time 与retain_day二选一 long 用户行为起始时间。和end_time共存。 end_time 与retain_day二选一 long 用户行为结束时间。和start_time共存。 retain_day 与start_time二选一 Integer 用户行为时间跨度，整数

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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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在所选数据集中只能有一个字段是标签。 训练时需勾选使用的特征选项，勾选后可以跳过特征分箱，直接进行训练。 分箱方式包括等频分箱和等距分箱。等频分箱是指经过计算使得每个分箱区间包含大致相等的实例数量；等距分箱是指经过计算使得每个箱体的区间间隔保持一致。 需要至少勾选一个无标签数据集特征才能进行模型

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伙伴如何查看严选订单和严选分成？ 客户购买严选商城商品之后，可以在伙伴中心的“销售 > 客户业务 > 客户订单”中查看客户的严选订单。 每月账单生成后，解决方案提供商可以在伙伴中心的“销售 > 伙伴账务 > 严选分账”中查看并确认严选账单。 父主题： 严选商城和订单

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batch模式计算速度快于full模式。 隐向量长度 分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 保存根路径 单击选择训练结果在OBS中的保存根路径，训练完成后，会将模型和日志文件保存在该路径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 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

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支持设置配额的最大目录深度为16层，不允许对根目录使用此功能。（注：根目录为第一层目录） 修改目录配额时，配额只能高于或等于已使用配额，不允许子目录配额高于父目录配额。 建议设置配额目录深度不超过3层，否则会出现修改类操作性能下降，性能下降幅度与配额目录深度有关。 不允许跨配额目录创建硬链接、rename操作。

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机每个特征对其他域的隐向量都一致，而域感知因子分解机每个特征对其他每个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

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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应用场景 推荐系统支持深度智能挖掘用户和物品的关联关系，将对应场景的推荐结果推送给用户，代替低纬度的人工规则，提升了相关运营指标和用户的体验。包含了互联网信息流，短视频/直播/音乐/阅读，广电媒资，社交，电商等场景。 RES+电商应用场景 场景描述 电商场景中，通常涉及首页推荐、

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方式更加科学、合理，有助于提高管制策略的有效性和针对性。 闭环管理与自主学习机制：国蓝中天实现了污染摸排流程化反馈数据的闭环管理与自主学习。这种机制使得管制系统能够不断学习和优化，进一步提高污染管治的有效性。通过持续的数据反馈和学习，系统能够不断完善自身，适应不断变化的污染状况。

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h引擎和Cuda都不满足的镜像，如MindSpore+Cuda11.X，这样基础镜像就会很大，同样的操作最终目的镜像就很大。 此外下面举出几种常见的减少镜像大小的方式。 减少目的镜像层数 举例：假设需要安装两个pip包six，numpy，将安装放到同一层，而不是放到不同层： 正确方式：

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“标准策略”：扫描的网站URL数量和耗时都介于“极速策略”和“深度策略”两者之间。 有些接口只能在登录后才能访问，建议用户配置对应接口的用户名和密码，漏洞管理服务才能进行深度扫描。 父主题： 网站扫描类

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地图样式：设置地图基本样式模板。 热力图层配置 显示热力图层：是否显示热力图层。 数据标题：设置热力图层的数据标题。 显示类型 ：设置热力图层显示类型，如均分显示或区间部分。 设置为“均分显示”时，会显示所有数据，且区域数据从小到大，对应图层颜色由浅到深。 图5 均分显示 设置为“

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地图样式：设置地图基本样式模板。 热力图层配置 显示热力图层：是否显示热力图层。 数据标题：设置热力图层的数据标题。 显示类型 ：设置热力图层显示类型，如均分显示或区间部分。 设置为“均分显示”时，会显示所有数据，且区域数据从小到大，对应图层颜色由浅到深。 图5 均分显示 设置为“

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创建站点时“站点类型”怎么选？ 目前站点类型中有：AP、AR、FW、LSW、AC(Fit AP)，请根据实际组网中使用到的设备类型选择，可以单选，也可以多选。

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