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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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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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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内置大量生物医疗领域标准分析流程，并结合华为特有的高性能云计算，多样性算力，大数据等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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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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开发流程 各个业务场景的从准备到最终发布上线的过程如开发流程所示，每个流程的详细操作说明请参见后续章节的描述。 图1 开发流程 父主题： 用户指南

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开发流程 开发流程 图1 大屏开发流程图 序号 步骤 说明 1 订购资产 在ISDP+开发中心订购资产并进行部署，可以基于已有的资产进行大屏的开发。 具体操作请参见订购资产。 2 导入项目包 在ISDP+开发中心进入到开发者平台后，在开发者平台的“项目”页签下单击“业务大屏”，导入大屏资产包。

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开发流程 开发流程 图1 应用开发流程图 序号 步骤 说明 1 订购资产 在ISDP+开发中心订购资产并进行部署，可以基于已有的资产进行应用的开发。 具体操作请参见订购资产。 2 创建应用 在ISDP+开发中心进入到开发者平台后，开发者可以根据具体的业务场景选择轻应用/行业应用，

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开发流程 开发流程如下： 表1 开发流程 阶段 说明 参考文档 环境准备 准备LakeFormation开发环境 环境准备 根据场景编写程序 使用LakeFormation SDK编写程序 使用LakeFormation Java SDK开发程序 父主题： 服务介绍

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开发流程 开发流程概述 开发应用和使用ServiceComb引擎，需要经过如图1所示的几个阶段。 图1 开发流程 开发流程说明 开发微服务应用 如果您已经完成了微服务应用的开发，可以跳过本流程，进入准备环境。 进行微服务应用开发，首先需要进行技术选型。技术选型是一个复杂的问题，技

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开发流程 采用JDBC开发应用程序的流程，可分为获取驱动jar包并配置JDK1.8、连接数据库、执行SQL语句、处理结果集、关闭连接等几个部分。 图1 采用JDBC开发应用程序的流程 父主题： 基于JDBC开发

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开发流程 ODBC开发流程如图1所示。 图1 ODBC开发流程图 父主题： 基于ODBC开发

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开发流程 图1 采用Psycopg2开发应用程序的流程 父主题： 基于Psycopg开发

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开发流程 图1 采用JDBC开发应用程序的流程 父主题： 基于JDBC开发

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开发流程 图1 开发流程 表1 开发流程 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发前，需要了解多方安全计算的基本概念。 常用概念 准备 TICS 执行环境 TI CS 执行环境当前依赖TICS空间、计算节点和连接器。 环境准备 根据场景编写sql程序 当前多方安全计算支持通过编写s

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开发流程 图1 ODBC开发应用程序的流程 开发流程中涉及的API 表1 相关API说明 功能 API 申请句柄资源 SQLAllocHandle：申请句柄资源，可替代如下函数： SQLAllocEnv：申请环境句柄 SQLAllocConnect：申请连接句柄 SQLAllocStmt：申请语句句柄

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开发流程 基于libpq编译开发源程序，主要包括如下步骤： 解压 GaussDB -Kernel_数据库版本号_操作系统版本号_64bit_Libpq.tar.gz文件，其中include文件夹下的头文件为所需的头文件，lib文件夹中为所需的libpq库文件。 除libpq-fe.h

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开发流程 数据库Go驱动遵循Go语言第三方库的规则，只需在应用程序中import驱动，并将驱动代码放入GOPATH路径。 图1 采用Go开发应用程序的流程图 父主题： 基于Go驱动开发

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开发流程 开发的流程如下所示： 版本获取及引入依赖。 通过Maven引入需要的依赖，是使用MAS-Redis-SDK的基础。 添加客户端配置。 通过添加客户端配置，接入MAS-Redis-SDK。 创建MultiZoneClient客户端。 MAS-Redis-SDK提供读取YAML文件创建客户端的方法。

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