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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加权采样 概述 加权采样是一种数据采样算法，依据数据集中权重列进行数据采样，权重越大的样本被采样的概率越大。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型。 输出 参数 子参数

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数据采样 如果数据量太大，造成特征操作等待的时间长，用户可以通过采样功能减少特征处理的数据量，提升特征处理的速度。 数据采样提供如下两种方式，请根据实际情况进行选择： 随机采样：按照比例进行样本数据的随机采样。 分层采样：如果一个特征或多个特征组合样本值的类型多样，为保证采样数据

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，为分层采样结果。 参数说明 参数 是否必选 参数说明 默认值 strata_col 是 分层列, 按此列进行分层采样。 无 sample_size 否 采样个数。为整数时：表示每个层的采样个数；为字符串时：格式为strata0:n0,strata1:n1,…表示每个层分别设置的采样个数。

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仅支持对刚导入的数据进行数据采样，不支持对已执行过特征操作的数据进行数据采样。 数据采样操作步骤如下。 在特征工程首页，单击特征工程所在行，对应“操作”列的图标，进入特征操作界面。 单击，弹出“采样”对话框。 配置采样参数如表1所示。 表1 采样参数设置 参数名称 参数描述 采样方法 数据样本采样的方法。

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，不可再进行追加上传。 第一次调用追加上传时，如果已存在同名的普通对象，则会抛出异常（HTTP状态码为409）。 追加上传返回的ETag是当次追加数据内容的ETag，不是完整对象的ETag。 单次追加上传的内容不能超过5GB，且最多支持10000次追加上传。 追加上传成功后，可通过

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象，不可再进行追加上传。 第一次调用追加上传时，如果已存在同名的普通对象，则会抛出异常（HTTP状态码为409）。 追加上传返回的ETag是追加数据内容的ETag，不是完整对象的ETag。 单次追加上传的内容不能超过5GB，且最多支持10000次追加上传。 追加上传成功后，可通过AppendObjectResult

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为409）。 追加上传返回的ETag是当次追加数据内容的ETag，不是完整对象的ETag。 单次追加上传的内容不能超过5GB，且最多支持10000次追加上传。 追加上传成功后，可通过返回结果中InterfaceResult.NextPosition获取下次追加上传的位置；或者通过ObsClient

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为409）。 追加上传返回的ETag是当次追加数据内容的ETag，不是完整对象的ETag。 单次追加上传的内容不能超过5GB，且最多支持10000次追加上传。 追加上传成功后，可通过返回结果中InterfaceResult.NextPosition获取下次追加上传的位置；或者通过ObsClient

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为409）。 追加上传返回的ETag是当次追加数据内容的ETag，不是完整对象的ETag。 单次追加上传的内容不能超过5GB，且最多支持10000次追加上传。 追加上传成功后，可通过返回结果中InterfaceResult.NextPosition获取下次追加上传的位置；或者通过ObsClient

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对同一个对象追加数据内容。Body与SourceFile不能同时使用。当Body与SourceFile都为空时，上传对象的大小为0字节。

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不可再进行追加上传。 第一次调用追加上传时，如果已存在同名的普通对象，则会抛出异常（HTTP状态码为409）。 每次追加上传返回的ETag是当次追加数据内容的ETag，不是完整对象的ETag。 单次追加上传的内容不能超过5GB，且最多支持10000次追加上传。 追加上传成功后，可

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请求采样统计 背景信息 开启请求采样统计可以记录访问节点的IP地址和数量，同时可以采样请求的Path，记录请求URL和Body，用于获取访问量大的客户端IP地址和请求Path。 在开启或关闭集群的请求采样统计时，执行命令涉及的配置参数如下： 表1 请求采样统计的配置参数说明 配置名

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请求采样统计 背景信息 开启请求统计可以记录客户端IP的访问和客户端的请求类型，用户可以基于统计值识别客户端IP的访问流量，分析当前客户端的写入和查询访问量。 表1 请求统计的配置参数说明 配置名 类型 说明 flowcontrol.log.access.enabled Boolean

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采样方式介绍 蒙特卡洛采样 蒙特卡洛采样是一种简单的随机抽样，根据概率分布进行采样，如对样本服从µ=0，δ=1的正态分布，通过蒙特卡洛采样进行采样，采样得到的点能满足正态分布要求，如下图所示，采样得到的点会集中µ=0附近，要想采样得到更边界的点，需要进行大量采样。 图1 蒙特卡洛采样

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采样方式有几种？ 蒙特卡洛采样 蒙特卡洛采样时一种简单的随机抽样，根据概率分布进行采样，如对样本服从µ=0，δ=1的正态分布，通过通过蒙特卡洛采样进行采样，采样得到的点能满足正态分布要求，但如下图所示，采样得到的点会集中µ=0附近，要想采样得到更边界的点，需要进行大量采样。 图1

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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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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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t.appendObject上传的对象，覆盖后对象变为普通对象，不可再进行追加上传。 对已有对象进行追加上传，要求对象必须为可追加上传的对象，否则将抛出异常（HTTP状态码为409）。判断对象是否可追加上传可通过获取对象元数据查询。 方法定义 obsClient.appendOb

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