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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分词模型 模型名称 res-word-segmentation 功能1 -- 关键词提取（未排序） 将待处理的文本进行分词处理并筛选保留关键词。 URL POST 服务部署成功后返回的预测地址。 请求消息 请求参数请参见表1 请求参数说明。 表1 请求参数说明 参数名称 是否必选

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支持的文本语言类型，目前支持中文（zh）和英文（en），默认为中文。 criterion String 否 支持的分词规范。 中文分词标准目前支持PKU（北大分词标准）、CTB（宾州中文树库标准），默认为PKU。 英文分词标准默认为Penn TreeBank（宾州树库标准），不需要传入该参数。 响应消息 响应参数如表3所示。

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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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多粒度分词 功能介绍 给定一个句子输入，输出不同粒度的所有单词的层次结构。 以“华为技术有限公司的总部”为例，多粒度分词得到的层次结构如下图所示。其中白色圆形节点为字符单元，蓝色圆角矩阵节点为词汇单元。 图1 多粒度分词 本API免费调用，调用限制为2次/秒。 调试 您可以在API

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注意事项 分词配置只会对配置时间点以后生成的日志生效，之前的日志以之前配置的分词符进行处理。 配置分词 在左侧导航栏中选择“配置管理 > 日志配置”，选择“分词配置”页签。 配置分词。 AOM提供了如下两种配置分词的方法。若同时使用了这两种配置方法，则分词符取并集。 自定义分词符：单击，在文本框中输入分词符，单击。

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如果remain_other_cols为True，则保留input_table全列；如果为False，则只保留input_table分词列 xxx_words 分词列的分词结果列 分词结果列列名为原分词列列名 + "_words" dict_table是对默认词典的增加，不是只保留dict_table里的词；

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分词器 全文检索功能还可以做更多事情：忽略索引某个词（停用词），处理同义词和使用复杂解析，例如，不仅基于空格的解析。这些功能通过文本搜索分词器控制。 GaussDB (DWS)支持多语言的预定义的分词器，并且可以创建分词器（gsql的\dF命令显示了所有可用分词器）。 在安装期间选择

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分词器 全文检索功能还可以做更多事情：忽略索引某个词（停用词），处理同义词和使用复杂解析，例如：不仅基于空格的解析。这些功能通过文本搜索分词器控制。GaussDB支持多语言的预定义的分词器，并且可以创建分词器（gsql的\dF命令显示了所有可用分词器）。 在安装期间选择一个合适的分词器，并且在postgresql

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分词器 全文检索功能还可以做更多事情：忽略索引某个词（停用词），处理同义词和使用复杂解析，例如，不仅基于空格的解析。这些功能通过文本搜索分词器控制。GaussDB(DWS)支持多语言的预定义的分词器，并且可以创建分词器（gsql的\dF命令显示了所有可用分词器）。 在安装期间选择

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分词器 全文检索功能还可以做更多事情：忽略索引某个词（停用词），处理同义词和使用复杂解析，例如：不仅基于空格的解析。这些功能通过文本搜索分词器控制。GaussDB支持多语言的预定义的分词器，并且可以创建分词器（gsql的\dF命令显示了所有可用分词器）。 在安装期间选择一个合适的分词器，并且在postgresql

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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分词器测试 函数ts_debug允许简单测试文本搜索分词器。 1 2 3 4 5 6 7 8 ts_debug([ config regconfig, ] document text, OUT alias text, OUT description

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 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

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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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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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在左侧导航栏中选择“配置中心”，选择“分词配置”页签。 配置分词。 LTS提供了如下两种配置分词的方法。若同时使用了这两种配置方法，则分词符取并集。 自定义分词符：单击“编辑”，在文本框中自定义输入需要的分词符。 特殊分词符：单击“编辑 > 添加特殊分词符”，参考ASCII码对照表输入ASCII值。 预览分词效果。

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