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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倾斜影像 导入倾斜影像 管理倾斜影像 父主题： 实景三维

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管理倾斜影像 管理倾斜影像支持以下操作： 查询倾斜影像 删除倾斜影像 前提条件 已导入倾斜影像。 查询倾斜影像 您可根据实际需求查询符合过滤条件的倾斜影像。 登录KooMap管理控制台。 在左侧导航栏选择“实景三维”下的“数据管理”菜单，单击右侧页面的“倾斜影像”页签。 在页面右上角设置过滤条件。

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导入倾斜影像 您可根据实际需求将待处理的倾斜摄影影像数据从OBS导入到KooMap存储空间。 倾斜摄影影像数据为由无人机或航空飞机拍摄的框幅式影像，影像格式需为.jpg、.jpeg、.JPG或.JPEG格式，单张影像的像素总数不超过2.5亿，总影像张数建议不超过30万张。 存放在

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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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原始倾斜影像已上传到OBS。 导入倾斜影像 倾斜摄影影像数据是无人机或航空飞机拍摄的框幅式影像，采集方式为倾斜摄影（非贴近或绕拍方式），影像格式支持.jpg、.jpeg、.JPG或.JPEG格式，单张影像的像素总数不超过2.5亿，总影像张数建议不超过30万张。 存放在OBS的倾斜摄

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group by操作，就会导致NULL值倾斜。当前RLBT技术会自动识别这种场景，并生成相应的NULL值倾斜优化计划。 计算倾斜解决 在解决倾斜时，目前针对最常见的join和agg算子进行了优化。 join优化 基本思路是将倾斜数据和非倾斜数据进行隔离处理。主要分为以下三种情况：

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查看数据倾斜状态 操作场景 数据倾斜会造成查询表性能下降。对于记录数超过千万条的表，建议在执行全量数据导入前，先导入部分数据，以进行数据倾斜检查和调整分布列，避免导入大量数据后发现数据倾斜，调整成本高。 背景信息 GaussDB (DWS)是采用Shared-nothing架构的MPP（Massive

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受限于倾斜节点的容量或者性能。 GaussDB数据库 针对数据倾斜问题给出了完整的解决方案，包括存储倾斜和计算倾斜两大问题，下面分别进行介绍。 存储层数据倾斜 GaussDB数据库中，数据分布存储在各个DN上，通过分布式执行提高查询的效率。但是，如果数据分布存在倾斜，则会导致分布式

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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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受限于倾斜节点的容量或者性能。 GaussDB数据库针对数据倾斜问题给出了完整的解决方案，包括存储倾斜和计算倾斜两大问题。 存储层数据倾斜 GaussDB数据库中，数据分布存储在各个DN上，通过分布式执行提高查询的效率。但是，如果数据分布存在倾斜，则会导致分布式执行某些DN成为瓶

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查看数据倾斜状态 操作场景 数据倾斜会造成查询表性能下降。对于记录数超过千万条的表，建议在执行全量数据导入前，先导入部分数据，以进行数据倾斜检查和调整分布列，避免导入大量数据后发现数据倾斜，调整成本高。 背景信息 GaussDB是采用Shared-Nothing架构的MPP（Massive

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仍然受限于倾斜节点的容量或者性能。 GaussDB数据库针对数据倾斜问题给出了完整的解决方案，包括存储倾斜和计算倾斜两大问题，下面分别进行介绍。 存储层数据倾斜 GaussDB数据库中，数据分布存储在各个DN上，通过分布式执行提高查询的效率。但是，如果数据分布存在倾斜，则会导致分

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指定中间结果倾斜 如果基表不存在倾斜，而是查询执行中的中间结果出现倾斜，则需要通过指定中间结果倾斜的skew hint来进行倾斜的调优。skew((t1 t2) (c1) (v1)) 说明：表关系t1和t2 Join后的结果存在倾斜，倾斜的是t1表的c1列，c1列的倾斜值是v1。

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数据倾斜查询最佳实践 快速定位查询存储倾斜的表 父主题： 最佳实践

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数据倾斜查询优秀实践 导入过程存储倾斜即时检测 快速定位查询存储倾斜的表 父主题： 数据库管理

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指定中间结果倾斜 如果基表不存在倾斜，而是查询执行中的中间结果出现倾斜，则需要通过指定中间结果倾斜的skew hint来进行倾斜的调优。skew((t1 t2) (c1) (v1)) 说明：表关系t1和t2Join后的结果存在倾斜，倾斜的是t1表的c1列，c1列的倾斜值是v1。

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指定中间结果倾斜 如果基表不存在倾斜，而是查询执行中的中间结果出现倾斜，则需要通过指定中间结果倾斜的skew hint来进行倾斜的调优。skew((t1 t2) (c1) (v1)) 说明：表关系t1和t2 Join后的结果存在倾斜，倾斜的是t1表的c1列，c1列的倾斜值是v1。

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