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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级联选择 选项信息是一对多的关系，且具有层次性和联动性，多用于创建主类目和所属下级子类目的场景，多用于部门选择，城市选择（比如省市区）等包含有层次关系的场景，以下拉框的形式展示。 在表单开发页面，从“高级组件”中拖拽“级联选择”组件至表单设计区域，如图1。 图1 级联选择 属性

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级联选择 选项信息是一对多的关系，且具有层次性和联动性，多用于创建主类目和所属下级子类目的场景，多用于部门选择，城市选择（比如省市区）等包含有层次关系的场景，以下拉框的形式展示。 在表单开发页面，从“高级组件”中拖拽“级联选择”组件至表单设计区域，如图1。 图1 级联选择 属性

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级联选择 级联选择组件用于实现下拉级联菜单。 在表单设计页面，从“常用组件”中，拖拽“级联选择”组件至表单设计区域，如图1所示。 图1 拖拽级联选择组件到设计区并设置属性 标题：该字段在表单页面呈现给用户的名称。 帮助提示：为字段添加帮助信息。设置后，标题字段后会显示。 描述信息：为字段添加附件的说明信息。

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级联的实例间网络可以互通。 级联的实例间跨网互通时，如果经过网闸设备，需要将级联实例和被级联实例的地址和端口提供给网闸设备，并在网闸设备中采用TCP协议摆渡方式打通网络路径。也可以通过专用VPN或隧道来实现跨网互通。 操作步骤 在被级联实例配置级联功能。 登录被级联实例所在的ROMA Co

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级联的实例间网络可以互通。 级联的实例间跨网互通时，如果经过网闸设备，需要将级联实例和被级联实例的地址和端口提供给网闸设备，并在网闸设备中采用TCP协议摆渡方式打通网络路径。也可以通过专用VPN或隧道来实现跨网互通。 操作步骤 在被级联实例配置级联功能。 登录被级联实例所在的ROMA C

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配置ABM级联 概述 在不同区域（跨网络）的两个ROMA Connect 实例场景下，两个ABM服务互相做为级联节点。如下图所示，假设存在节点A（非ABM服务），节点B（ABM服务），节点C（非ABM服务），节点D（ABM服务）。节点D和节点B通过集群管理相互注册地址。使用扩展采

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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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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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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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多表级联建模 在数据分析时，当需要分析的数据存储在不同的表，您可以通过数据关联，把多个表连接起来，形成模型进行数据分析。 DataArts Insight支持左外连接、内连接、右外连接、全连接的连接方式。 本节操作介绍多表关联的操作步骤。 关联关系 左外连接：是以左表为基础，根据

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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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级联删除监听器 功能介绍 删除监听器且级联删除其下子资源（删除监听器、转发策略等，解绑后端 服务器 组）。 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v3/{project_id}/elb/listeners/{listener_id}/force 表1 路径参数 参数

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级联收集统计信息 在ANALYZE | ANALYSE分区表时，系统会根据用户指定的或默认的PARTITION_MODE，自动收集分区表中所有符合语义的分区级统计信息，PARTITION_MODE的相关信息请参见《开发指南》中“SQL参考 > SQL语法 > ANALYZE |

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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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级联删除功能说明 级联删除功能已上线，您可直接删除负载均衡器或监听器。

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ANALYSE”中的PARTITION_MODE参数。 当级联收集复制表、hashbucket表类型的分区表的统计信息，且PARTITION_MODE为ALL时，其行为将转换为ALL COMPLETE模式。 分区级统计信息级联收集不支持default_statistics_target为负数的场景。

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ive表的级联授权功能主要体现为： 开启Ranger级联授权后，Ranger中创建策略对表授权时，只需创建表的Hive策略，无需对表存储源进行二次授权。 针对已授权的库/表，当存储源发生变动时，周期同步关联新存储源HDFS/OBS，生成对应权限。 不支持对视图表进行级联授权。 仅

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