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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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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逻辑解码 在逻辑解码独立多版本字典中，使用的逻辑解码字典表是系统表。逻辑解码系统表均为实例级系统表，仅管理员权限用户可以查看和修改系统表。 GS_ LOG ICAL_ATTRDEF GS_LOGICAL_ATTRIBUTE GS_LOGICAL_AUTHID GS_LOGICAL_CLASS

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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 逻辑解码支持DDL 逻辑解码数据找回功能 父主题： 逻辑复制

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将设备响应的二进制码流解码成JSON格式的数据，上报给应用 服务器 。 编解码插件开发方法 物联网平台提供了多种开发编解码插件的方法，您可以根据自己需求，选择对应的方法开发编解码插件。由于离线开发编解码插件的方法较为复杂，且耗时比较长，我们推荐使用图形化开发编解码插件和脚本化开发。 图

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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 逻辑解码支持DDL 逻辑解码支持指定位点解码 逻辑解码数据找回功能 父主题： 逻辑复制

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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单位组织的逻辑日志。业务或数据库中间件将会对逻辑日志进行解析并最终实现数据复制。 GaussDB 当前只提供逻辑解码功能，因此本章节只涉及逻辑解码的说明。 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 使用逻辑复制工具复制数据

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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 使用逻辑复制工具复制数据 父主题： 逻辑复制

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逻辑解码 在逻辑解码独立多版本字典中，使用的逻辑解码字典表是系统表。逻辑解码系统表均为实例级系统表，仅管理员权限用户可以查看和修改系统表。 GS_LOGICAL_ATTRDEF GS_LOGICAL_ATTRIBUTE GS_LOGICAL_AUTHID GS_LOGICAL_CLASS

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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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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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L函数解码时使用，不支持启动逻辑解码任务时指定。 取值范围：boolean型，默认值为false。 true：表示不输出生成列的解码结果。 false：表示输出生成列的解码结果。 分布式强一致解码 logical-receiver-num： 仅流式解码设置有效，分布式解码启动的l

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逻辑解码概述 功能描述 逻辑解码为逻辑复制提供事务解码的基础能力， GaussDB使用 SQL函数接口进行逻辑解码。此方法调用方便，不需使用工具，对接外部工具接口也比较清晰，不需要额外适配。 由于逻辑日志是以事务为单位的，在事务提交后才能输出，且逻辑解码是由用户驱动的；因此，为了防止

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编码解码函数 本文介绍编码解码函数的语法规则，包括参数解释、函数示例等。 函数列表 分类 类型 函数 说明 编码与解码 字符串类型 str_encode 对数据进行编码。 str_decode 对数据进行解码。 Base64类型 base64_encoding 对数据进行Base64编码。

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MB日志），解码性能0.3MB/s～0.5MB/s。 单次解码数据量32K行（对应约40MB～80MB日志），解码性能3MB/s～5MB/s。 单次解码数据量256K行（对应约320MB～640MB日志），解码性能3MB/s～5MB/s。 单次解码数据量再增大，解码性能无明显提升。

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逻辑解码选项 逻辑解码选项可以用来为本次逻辑解码提供限制或额外功能，如“解码结果是否包含事务号”、“解码时是否忽略空事务”等。对于具体配置方法，SQL函数解码请参考《开发指南》中“SQL参考 > 函数和操作符 > 系统管理函数 > 逻辑复制函数”章节中函数pg_logical_s

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为0，表示逻辑解码不会主动断开与客户端的连接，如果设置过小，例如1ms，则可能存在解码任务中断风险。 change-log-max-len: 逻辑日志缓存长度上限参数，单位为字节。仅连接DN的并行解码有效，分布式强一致解码、串行解码及SQL函数解码无效。如果单条解码结果长度超过上

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