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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在左侧导航栏单击“负荷分析 > 负荷信息快照”，进入负荷信息快照页面。 单击“新建快照”，弹窗中填写快照名称，确认无误后，单击“确定”触发集群负荷信息快照创建。 新建负荷信息快照时，确保负荷信息快照参数“性能视图快照开关”值设为on ，具体步骤请参见负荷信息快照参数配置。 负荷信息快照参数配置

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负荷分析 负荷分析概述 负荷信息快照 负荷诊断报告 父主题： 数据库监控（DMS）

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负荷诊断报告 负荷诊断报告页面展示了历史负荷诊断报告记录，并支持诊断报告的创建、下载和删除。 新增负荷报告操作需要用户有相应OBS桶权限。 查看负荷诊断报告 登录 GaussDB (DWS) 管理控制台。 在“集群 > 专属集群”页面，找到需要负荷分析的集群。 在指定集群所在行的“操

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负荷分析概述 GaussDB(DWS)的负荷分析工具为数据库提供性能数据收集和分析，用户可通过创建负荷信息快照记录指定时间段集群的负荷信息数据。其中两个负荷信息快照可形成该时间段内负荷诊断报告。负荷诊断报告（Workload Diagnosis Report，简称WDR）可以提供

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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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华为云MetaStudio数字人照片建模算法 表4 照片建模算法 算法项 描述 算法名称 华为云MetaStudio数字人照片建模算法 备案编号 网信算备520111252474601230033号 算法基本原理 数字人照片建模算法是指使用深度学习算法将已授权的人像照片信息转换为数字人3D模型的一种技术。

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使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模 场景描述 准备数据 发布数据集 创建可信联邦学习作业 选择数据 样本对齐 筛选特征 模型训练 模型评估 父主题： 纵向联邦建模场景

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管理，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过“

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建模 单位建模 操作路径：[WEB]建模>单位主数据>单位 新建单位： 进入功能界面后，单击"新建单位”按钮，进入新建界面 按实际需要填写单位信息 单击”确认”按钮提交数据 图1 新建单位 物料建模 物料是原材料、半成品、产成品等企业生产经营资源的总称，本功能用于定义物料的基础资料

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建模”。 图1 建模 在数据库的建模页面，找到需要建模的物理表，单击，即可完成建模。 您也可以单击物理表名称，在展开的页面单击“建模”。 如未修改物理表的建模信息直接单击，系统将根据读取数据时自动生成的数据模型信息进行建模。 图2 建模 完成建模后，您可单击刷新建模状态，在反向建

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使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链，完成建模，帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像，并进入MLS Editor可视化编辑界面，具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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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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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，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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资产建模 简介 模型管理 资产管理 分析任务定义

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UML建模 概述 类图 用例图 顺序图 活动图 部署图 组件图 状态机图 包图 实体关系图 对象图 通信图 组合结构图 交互概述图

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数据建模 数据分层分域 支持数据按如 ODS、DWD、DWS、ADS 等数据分层设置，支持数据按照主题、部门等进行数据域设置。为模型设计从业务和技术的角度提供分类分层框架，是数仓规划的关键基础。 图1 数据分层分域1 图2 数据分层分域2 业务实体管理 基于对企业各业务线的业务实

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单击逻辑模型下面加号，进入新建页面，输入模型名称为“人口”，单击确定。 图1 关系建模1 单击逻辑模型“人口”，进入逻辑模型“人口”的管理界面。 图2 关系建模2 单击更多，选择“导入”，单击“下载关系建模导入模板” 图3 关系建模3 物理模型是指按照一定规则和方法，将逻辑模型中所定义的实体、属性

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维度建模 维度是用于观察和分析业务数据的视角，支撑对数据汇聚、钻取、切片分析，用于SQL中的GROUP BY条件。维度多数具有层级结构，如：时间维度（其中包括年度、季度、月度等级别的内容）。 单击左侧导航栏维度建模，进入维度建模页面，选择右边的新增，进入新增维度编辑页面。 图1 维度建模1

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仓库建模 以工厂为维度按仓库-库区-货位的层级维护工厂下的仓库结构及相应的属性。 系统支持仓库、库区和货位的扩展属性配置。 前提条件 已登录MBM-F，且拥有该菜单栏目的操作权限。 已维护工厂建模。 已维护仓库类型设置。 注意事项 用户进入“仓库建模”配置数据时必须选择工厂。 “

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