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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传播 创建路由传播 查询路由传播列表 删除路由传播 父主题： API

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传播 权限 对应API接口 授权项（Action） IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 创建传播 POST /v3/{project_id}/enterprise-router/{er_id}/route-tables/{route

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传播 传播概述 在路由表中创建连接的传播 查看路由表中连接的传播 删除路由表中连接的传播

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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传播概述 传播是企业路由器和连接的路由学习关系，一个连接可以和多个ER路由表建立传播关系，为连接创建传播后，可以将连接的路由信息自动学习到ER路由表中。 如果不创建传播，可以手动在路由表中添加连接的静态路由。 图1 传播路由和静态路由概述 表1 传播概述 连接类型 路由学习内容 创建传播的方法

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反向建模 反向建模概述 数据库管理 建模管理 父主题： 数据模型管理

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标签传播（label_propagation）(2.1.8) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 convergence 否 收敛精度。 Double 0~1，不包括0和1。 0.00001 max_iterations 否 最大迭代次数。

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创建路由传播 功能介绍 每个连接可以和多个路由表建立传播关系，从该连接学习到的路由会应用到具有传播关系的路由表。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v3/{project_id}/enterprise-router/{er_id}/route-tables/{

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标签传播算法（label_propagation） 功能介绍 根据输入参数，执行label_propagation算法。 标签传播算法（Label Propagation）是一种基于图的半监督学习方法，其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系

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看事件的故障传播链。 支持查看故障传播链的异常事件类型包括： 应用服务整体平均响应时间突增 TopN接口平均响应时间突增 应用服务整体错误率突增 TopN接口错误率突增 通过故障转播图谱定位根因 在事件详情页面，故障传播链将展示调用链中的故障传播图谱。 图1 故障传播图谱 父主题：

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删除路由传播 功能介绍 解绑连接和路由表的传播关系。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v3/{project_id}/enterprise-router/{er_id}/route-tables/{route_table_id}/disable-propagations

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物料反向追溯 支持按物料条码反向追溯该物料的使用记录。 前提条件 已登录MBM-F，且拥有该菜单栏目的操作权限。 注意事项 已被采集或已被上载的物料条码才能查询出物料反向追溯数据。 物料反向追溯 在顶部导航栏中，选择“生产管理 > 生产看板 > 物料反向追溯”。 进入“物料反向追溯”页面。

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反向重保护 操作场景 切换完成后，数据不会自动反向同步（容灾站点到生产站点），保护实例处于停止保护状态，如需开始反向数据同步，需要进行反向重保护操作。 执行反向重保护后，在初始同步过程中，如果容灾站点 服务器 重启，数据会重新进行同步，直到同步完成。 反向重保护时会将原生产站点服务器关机。

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反向重保护 操作场景 切换完成后，数据不会自动反向同步（容灾站点到生产站点），保护实例处于停止保护状态，如需开始反向数据同步，需要进行反向重保护操作。 执行反向重保护后，在初始同步过程中，如果容灾站点服务器重启，数据会重新进行同步，直到同步完成。 执行反向重保护后，初始同步完成，

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建模流程 图1 反向建模流程图 预置反向建模策略 建模范围：反向建模前，您需要根据业务需求确定需要将哪些物理表反向生成为数据模型。 此过程需要确定数据库类型，物理表名称，物理表中的字段名称和类型。读取到的物理表和表字段后续将会被反向生成相应数据模型和模型属性。 建模规则：确定反向生成的数据模型的类型、属性及命名规范。

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如果没有为邮箱服务器添加反向解析记录，则收件方在收到邮件后，无法根据发件方的IP地址反向解析出邮箱 域名 。收件方会认为这是由恶意主机发送的垃圾邮件而选择拒收。因此，自建邮箱服务器时，为邮箱服务器的IP地址添加反向解析记录是必不可少的步骤。 您可以参考配置反向解析为您的 云服务器配置 反向解析。

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反向解析 什么是反向解析？

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其余参数取默认值，更多参数说明，请参见创建反向解析。 图1 创建反向解析 单击“确定”，完成反向解析的创建。 创建完成后，您可以在“反向解析”页面查看新创建的反向解析信息。 如果您的域名（如example.com）拥有多个弹性IP，则需要为每一个弹性IP创建一个反向解析。 您可以通过在已经连接

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反向解析管理 反向解析管理简介 创建反向解析 管理反向解析 搜索反向解析

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