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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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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使用自动学习实现预测分析 准备预测分析数据 创建预测分析项目 训练预测分析模型 部署预测分析服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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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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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。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过

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内置大量生物医疗领域标准分析流程，并结合华为特有的高性能云计算，多样性算力，大数据等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生

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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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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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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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逻辑复制 GS_152150028 错误码： permission denied to change owner of publication %s. 解决方案：FOR ALL TABLES发布的owner必须是系统管理员。 level： ERROR GS_152150029 错误码：

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逻辑集群 GS_271180008 错误码： database locale is incompatible with operating system. 解决方案：使用其他语言环境重新创建数据库或安装缺失的语言环境。 level： FATAL

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骤为准。 创建0层逻辑模型图。 1.工程初始化创建时会在“逻辑视图>逻辑模型”包目录下默认创建一个逻辑模型图，可当作0层逻辑模型，如果是非初始化结构建目录 ，则选择要创建图的包节点 ，单击包后的菜单，选择“新建图”。 2.图类型选择“4+1视图>逻辑视图>逻辑模型”，输入图名称，单击保存即可。

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。目标数据库解析逻辑日志以实时进行数据复制。具体如图1所示。逻辑复制降低了对目标数据库的形态限制，支持异构数据库、同构异形数据库对数据的同步，支持目标库进行数据同步期间的数据可读写，数据同步时延低。 图1 逻辑复制 逻辑复制由两部分组成：逻辑解码和数据复制。逻辑解码会输出以事务为

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逻辑解码 逻辑解码概述 逻辑解码选项 使用SQL函数接口进行逻辑解码 使用流式解码实现数据逻辑复制 父主题： 逻辑复制

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逻辑函数 表1 逻辑函数 SQL函数 返回类型 描述 boolean1 OR boolean2 BOOLEAN 如果 boolean1 为 TRUE 或 boolean2 为 TRUE 返回 TRUE。支持三值逻辑。 例如 true || Null(BOOLEAN) 返回 TRUE。

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生成逻辑日志。目标数据库解析逻辑日志以实时进行数据复制。具体如图1所示。逻辑复制降低了对目标数据库的形态限制，支持异构数据库、同构异形数据库对数据的同步，支持目标库进行数据同步期间的数据可读写，数据同步时延低。 图1 逻辑复制 逻辑复制由两部分组成：逻辑解码和数据复制。逻辑解码会

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逻辑复制 下面示例演示如何通过JDBC接口使用逻辑复制功能的过程。 针对逻辑复制的配置选项，除了在逻辑解码中的配置选项外，还有专门给JDBC等流式解码工具增加的配置项，如下所示： 解码线程并行度 通过配置选项parallel-decode-num，指定并行解码的Decoder线程

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skip-generated-columns, decode-sequence。选项的详细说明，请参考《特性指南》中“逻辑复制 > 逻辑解码 > 逻辑解码选项”章节。 该参数SIGHUP生效并不会影响已经启动的逻辑解码流程；后续逻辑解码启动将使用该参数设置作为其默认配置，如果解码任务启动命令中有相同配置项，则log

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