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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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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欢迎使用基因容器服务 感谢您更深入的了解、学习并使用基因容器服务（GeneContainer Service，G CS ）。 基因容器服务GCS提供云端基因分析解决方案，支持DNA、RNA、液态活检等主流生物基因分析场景。基因容器基于轻量级容器技术，结合大数据、深度学习算法，优化官方标准算法，为您

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华为云 基因容器 基因容器（GeneContainer Service）提供云端基因测序解决方案，支持DNA、RNA、液态活检等主流生物基因测序场景。基于轻量级容器技术，结合大数据、深度学习算法，优化官方标准算法，提供灵活可定制的测序流程、秒极可伸缩的高可靠资源 产品介绍 图说ECS 立即使用

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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 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 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 父主题： 逻辑复制

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逻辑解码 逻辑解码概述 使用SQL函数接口进行逻辑解码 父主题： 逻辑复制

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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。

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开发编解码插件 什么是编解码插件 图形化开发插件 使用JavaScript开发插件 离线开发插件 下载和上传插件 父主题： 产品开发

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编解码插件 如何进行编解码插件开发？ 在线开发的插件部署失败如何处理？ 在线开发的插件字段类型为string和varstring类型的编解码规则 在线开发的插件字段为数组和可变长数组类型的编解码规则 在线开发插件中地址域（messageId）如何使用？ 在线开发的插件中如何实现命令下发响应？

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分布式强一致逻辑解码（连接CN解码）仅支持GTM-Lite分布式部署及流式解码，不支持CN连接备DN进行解码、SQL逻辑解码函数、在线扩容、全局索引。 针对分布式强一致逻辑解码（连接CN解码）功能，CN高可用由业务负责切换。 CN上的CSN序逻辑复制槽仅起到占位作用，不随着逻辑解码的进行而

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取值范围：0或1，默认值为1。 0：设为0时，当解码观测到黑名单exclude-users中用户不存在时将会报错并退出逻辑解码。 1：设为1时，当解码观测到黑名单exclude-users中用户不存在时继续解码。 standby-connection： 仅流式解码设置，是否仅限制备机解码。 取值范围：bool型，默认值为false。

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分布式强一致逻辑解码（连接CN解码）仅支持GTM-Lite分布式部署及流式解码，不支持CN连接备DN进行解码、SQL逻辑解码函数、在线扩容、全局索引。 针对分布式强一致逻辑解码（连接CN解码）功能，CN高可用由业务负责切换。 CN上的CSN序逻辑复制槽仅起到占位作用，不随着逻辑解码的进行而推进，同时也不会阻塞日志回收。

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逻辑复制 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。 逻辑解码为逻辑复制提供事务解码的基础能力， GaussDB使用

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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：设为0时，当解码观测到黑名单exclude-users中用户不存在时将会报错并退出逻辑解码。 1：设为1时，当解码观测到黑名单exclude-users中用户不存在时继续解码。 standby-connection： 仅流式解码设置，是否仅限制备机解码。只支持SQL函数解码时使用，不支持启动逻辑解码任务时指定。

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逻辑复制 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。 逻辑解码为逻辑复制提供事务解码的基础能力，GaussDB使用

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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《开发者指南》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_

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