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，通过加载预训练的deeple

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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，通过加载预训练的deeple

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几何函数 area(object) 描述：计算图形的面积。 返回类型：double precision 示例： 1 2 3 4 5 SELECT area(box '((0,0),(1,1))') AS RESULT; result -------- 1 (1 row)

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... , xn , yn 点表示组成路径的线段的端点，点的数值类型为float8类型。方括弧（[]）表明一个开放的路径，圆括弧（()）表明一个闭合的路径。当最外层的括号被省略，如在第三至第五语法，会假定一个封闭的路径。 路径的输出使用第一种或第二种语法输出。 示例： openGauss=#

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... , xn , yn 点表示组成路径的线段的端点，点的数值类型为float8类型。方括号（[]）表明一个开放的路径，圆括号（()）表明一个闭合的路径。当最外层的括号被省略，如在第三至第五语法，会假定一个封闭的路径。 路径的输出使用第一种或第二种语法输出。 示例： gaussdb=#

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xn , yn 点表示组成路径的线段的端点。方括弧（[]）表明一个开放的路径，圆括弧（()）表明一个闭合的路径。当最外层的括号被省略，如在第三至第五语法，会假定一个封闭的路径。 路径的输出使用第一种或第二种语法输出。 多边形 多边形由一系列点代表（多边形的顶点）。多边形可以认为与闭合

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... , xn , yn 点表示组成路径的线段的端点，点的数值类型为float8类型。方括号（[]）表明一个开放的路径，圆括号（()）表明一个闭合的路径。当最外层的括号被省略，如在第三至第五语法，会假定一个封闭的路径。 路径的输出使用第一种或第二种语法输出。 示例： gaussdb=#

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xn , yn 点表示组成路径的线段的端点。方括弧（[]）表明一个开放的路径，圆括弧（()）表明一个闭合的路径。当最外层的括号被省略，如在第三至第五语法，会假定一个封闭的路径。 路径的输出使用第一种或第二种语法输出。 多边形 多边形由一系列点代表（多边形的顶点）。多边形可以认为与闭合

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... , xn , yn 点表示组成路径的线段的端点，点的数值类型为float8类型。方括号（[]）表明一个开放的路径，圆括号（()）表明一个闭合的路径。当最外层的括号被省略，如在第三至第五语法，会假定一个封闭的路径。 路径的输出使用第一种或第二种语法输出。 示例： gaussdb=#

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... , xn , yn 点表示组成路径的线段的端点，点的数值类型为float8类型。方括号（[]）表明一个开放的路径，圆括号（()）表明一个闭合的路径。当最外层的括号被省略，如在第三至第五语法，会假定一个封闭的路径。 路径的输出使用第一种或第二种语法输出。 示例： gaussdb=#

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xn , yn 点表示组成路径的线段的端点。方括弧（[]）表明一个开放的路径，圆括弧（()）表明一个闭合的路径。当最外层的括号被省略，如在第三至第五语法，会假定一个封闭的路径。 路径的输出使用第一种或第二种语法输出。 多边形 多边形由一系列点代表（多边形的顶点）。多边形可以认为与闭合

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几何函数 area(object) 描述：计算图形的面积。 返回类型：double precision 示例： 1 2 3 4 5 SELECT area(box '((0,0),(1,1))') AS RESULT; result -------- 1 (1 row)

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造企业的技术架构，打通各层级的系统（如企业层的PLM、ERP、车间层的MES、控制层的SCADA、设备层的控制器、传感器等数字化设备或系统等），实现系统间的数据共享，从而提升企业的生产效率和灵活性。如果结合到企业生命周期和产品生命周期来理解，前者是从企业管理的角度来看的，后者是从生产的角度来理解的。

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对文本按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记。目前支持对给定文本自动判断是否是广告。情感分析是文本分类的一种，是指针对带有主观描述的文本，自动判断该文本的情感极性类别。情感极性分为正面和负面。针对天气类、报时、新闻类、笑话类、翻译类、提醒类、闹钟类、音乐类共8个领域进行意图理解，对用户的问题进行领域识别并提取领域内的参数。

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描述：线段的中心。 返回类型：point 示例： 1 2 3 4 5 SELECT point(lseg '((-1,0),(1,0))') AS RESULT; result -------- (0,0) (1 row) point(polygon) 描述：多边形的中心。 返回类型：point

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描述：线段的中心。 返回类型：point 示例： 1 2 3 4 5 SELECT point(lseg '((-1,0),(1,0))') AS RESULT; result -------- (0,0) (1 row) point(polygon) 描述：多边形的中心。 返回类型：point

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介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作 本培训为线下面授形式，培训标准时长为6天，每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收，客户以官网

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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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几何操作符 + 描述：平移，即从第一个参数的每个点的坐标中加上第二个point的坐标。 示例： 1 2 3 4 5 SELECT box '((0,0),(1,1))' + point '(2.0,0)' AS RESULT; result -------------

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几何操作符 + 描述：平移，即从第一个参数的每个点的坐标中加上第二个point的坐标。 示例： 1 2 3 4 5 SELECT box '((0,0),(1,1))' + point '(2.0,0)' AS RESULT; result -------------

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拆解结果 意图的拆解结果。 待分析文本 输入的意图文本。 实体类型 实体的类型。 实体文本长度 实体的文本长度。 同义词或者其他标准表达的词 同义词或者其他标准表达的词，默认为原始的word。 返回待分析文本 返回待分析的文本。 错误码 调用失败时的错误码，调用成功时无此字段。 错误信息

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