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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数值大小相同的参数使用不同数据类型的哈希函数计算，最后结果会不一样，因为不同类型哈希函数会选取不同的哈希计算策略。 hll_hash_smallint(smallint, int32) 描述：设置hash seed（即改变哈希策略）同时对smallint类型数据计算哈希值。 返回值类型：hll_hashval

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哈希分区 哈希分区（Hash Partition）基于对分区键使用哈希算法将数据映射到分区。使用的哈希算法为 GaussDB 内置哈希算法，在分区键取值范围不倾斜（no data skew）的场景下，哈希算法在分区之间均匀分布行，使分区大小大致相同。因此哈希分区是实现分区间均匀分布数

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哈希分区 哈希分区（Hash Partition）基于对分区键使用哈希算法将数据映射到分区。使用的哈希算法为GaussDB内置哈希算法，在分区键取值范围不倾斜（no data skew）场景下，哈希算法在分区之间均匀分布行，使分区大小大致相同。因此哈希分区是实现分区间均匀分布数据

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哈希分区 哈希分区（Hash Partition）基于对分区键使用哈希算法将数据映射到分区。使用的哈希算法为GaussDB Kernel内置哈希算法，在分区键取值范围不倾斜（no data skew）场景下，哈希算法在分区之间均匀分布行，使分区大小大致相同。因此哈希分区是实现分区

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数值大小相同的参数使用不同数据类型的哈希函数计算，最后结果会不一样，因为不同类型哈希函数会选取不同的哈希计算策略。 hll_hash_smallint(smallint, int32) 描述：设置hash seed（即改变哈希策略）同时对smallint类型数据计算哈希值。 返回值类型：hll_hashval

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哈希分区 哈希分区（Hash Partition）基于对分区键使用哈希算法将数据映射到分区。使用的哈希算法为GaussDB内置哈希算法，在分区键取值范围不倾斜（no data skew）的场景下，哈希算法在分区之间均匀分布行，使分区大小大致相同。因此哈希分区是实现分区间均匀分布数

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DD按日期哈希 适用场景 DD适用于按日期的天数进行分表，分表的表数就是日期的天数。 使用说明 拆分键的类型必须是DATE/DATETIME/TIMESTAMP其中之一。 只能作为分表函数使用，但不能作为分库函数。 路由方式 根据拆分键的时间值的日期的天数进行取余运算并得到分表下标。

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YYYYMM按年月哈希 适用场景 适用于需要按年份与月份进行分库的场景，建议该函数与 tbpartition YYYYMM(ShardKey) 联合使用。 使用说明 拆分键的数据类型必须是DATE / DATETIME / TIMESTAMP其中之一。 路由方式 根据拆分键的时间

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MMDD按月日哈希 适用场景 MMDD适用于按一年的天数（即一年中日期）进行分表，分表的表名的下标就是一年中的第几天，一年最多366天。 使用说明 拆分键的类型必须是DATE/DATETIME/TIMESTAMP其中之一。 只能作为分表函数使用，但不能作为分库函数。 路由方式 根

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MM按月份哈希 适用场景 MM适用于按月份数进行分表，分表的表名就是月份数。 使用说明 拆分键的类型必须是DATE/DATETIME/TIMESTAMP其中之一。 只能作为分表函数使用，但不能作为分库函数。 路由方式 根据拆分键的时间值的月份数进行取余运算并得到分表下标。 例如：

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WEEK按星期哈希 适用场景 WEEK适用于按周数的日期目进行分表，分表的表名的下标分别对应一周中的各个日期（星期一到星期天）。 使用说明 拆分键的类型必须是DATE/DATETIME/TIMESTAMP其中之一。 只能作为分表函数使用，但不能作为分库函数。 路由方式 根据拆分键

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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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YYYYDD按年日哈希 适用场景 适用于需要按年份与一年的天数进行分库的场景，建议该函数与tbpartition YYYYDD(ShardKey) 联合使用。 使用说明 拆分键的数据类型必须是DATE / DATETIME / TIMESTAMP其中之一。 路由方式 根据拆分键的

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YYYYWEEK按年周哈希 适用场景 适用于需要按年份与一年的周数进行分库的场景，建议该函数与tbpartition YYYYWEEK(ShardKey) 联合使用。 使用说明 拆分键的数据类型必须是DATE / DATETIME / TIMESTAMP其中之一。 路由方式 根据

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，若其中穿插了其他数据操作，需要保证有前后衔接关系的两个代码框的dataflow名字一致。 绑定源数据 进入迁移数据JupyterLab环境编辑界面，运行“Import sdk”代码框。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 特征准备 > 绑定源数据”。界面新增“绑定迁移前的源数据”内容。

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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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本文主要对HCIA-AI考试大纲进行介绍： 考试 考试代码 考试类型 试卷题型 考试时长 通过分数/总分 考试费用 HCIA-AI H13-311 笔试 单选、多选、判断 90 min 600/1000 200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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