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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GIN提示与技巧 创建vs插入 由于可能要为每个项目插入很多键，所以GIN索引的插入可能比较慢。对于向表中大量插入的操作，我们建议先删除GIN索引，在完成插入之后再重建索引。与GIN索引创建、查询性能相关的GUC参数如下： maintenance_work_mem GIN索引的构

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GIN提示与技巧 创建vs插入 由于可能要为每个项目插入很多键，所以GIN索引的插入可能比较慢。对于向表中大量插入的操作，我们建议先删除GIN索引，在完成插入之后再重建索引。与GIN索引创建、查询性能相关的GUC参数如下： maintenance_work_mem GIN索引的构

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参数调优 数据库参数是数据库系统运行的关键配置信息，设置不合适的参数值可能会影响业务。本文列举了一些重要参数说明。更多参数的详细说明请参见MongoDB官网。 如需通过控制台界面修改参数值，请参见修改DDS实例参数。 enableMajorityReadConcern 该参数表示

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VS Code使用技巧 安装远端插件时不稳定，需尝试多次 Notebook实例重新启动后，需要删除本地known_hosts才能连接 使用VS Code调试代码时不能进入源码 使用VS Code提交代码时弹出对话框提示用户名和用户邮箱配置错误 VS Code中查看远端日志 打开VS

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目前，在模板语法中是不支持等待的，等待逻辑需要在业务流程中添加。 启动前等待示例如下： name: #参数名 type: string #参数类型 description: resource name #参数介绍 Task-Name: #任务名，按需要自己取名 description:

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接口使用时注意使用的时机、参数说明。“注意”是强调每个接口使用的注意事项并带有调用该接口的相关回调，对接时需要仔细阅读。 父主题： 使用前必读

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更多玩表技巧 如何设置题目条件 在右侧题目编辑时，选择“此题出现的条件”，设定后，当填写人选择了设定答案后，才会出现此题。 如何设置关联题 在右侧逻辑设置中，选择“此题出现条件”，勾选条件题目和选项，当选择了设定的条件时，则需回复此条件问题。 什么是多次填表 在表单“高级设置”中

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按照模型转换时设置的量化参数对权重、偏置、数据进行量化，若精度不满足要求，您可以按照如下步骤调整量化参数值。按照配置文件模板中的默认参数值进行校准，完成模型数据和参数的量化。若按照1中的量化配置进行量化后，精度满足要求，则调参结束，否则继续3。手动调整以下量化参数后，再进行量化。修改搜索范围参数。搜索范围参数修改前修改后start_rat

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参数调优建议 数据库参数是数据库系统运行的关键配置信息，设置不合适的参数值可能会影响业务。本文列举了一些重要参数说明，更多参数详细说明，请参考导出参数，将参数导出后查看。 通过控制台界面修改参数值，请参见修改实例参数。 查询 track_stmt_session_slot 作用：

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按照模型转换时设置的量化参数对权重、偏置、数据进行量化，若精度不满足要求，您可以按照如下步骤调整量化参数值。按照配置文件模板中的默认参数值进行校准，完成模型数据和参数的量化。若按照1中的量化配置进行量化后，精度满足要求，则调参结束，否则继续3。手动调整以下量化参数后，再进行量化。修改搜索范围参数。搜索范围参数修改前修改后start_rat

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据源，反复调整优化。 训练模型 俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。 业界主流的AI

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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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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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理等功能，基于机器学习算法及强化学习的模型训练自动超参调优，如learning rate、batch size等自动的调参策略；预置和调优常用模型，简化模型开发和全流程训练管理。 当前大多数开发者开发模型时，为了满足精度需求，模型通常达到几十层，甚至上百层，参数规模达到百兆甚至在

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SQL调优关键参数调整 本节将介绍影响 GaussDB SQL调优性能的关键CN配置参数，配置方法参见配置运行参数。 表1 CN配置参数 参数/参考值 描述 enable_nestloop=on 控制查询优化器对嵌套循环连接（Nest Loop Join）类型的使用。当设置为“on”后，优化器优先使用Nest

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SQL调优关键参数调整 本节将介绍影响GaussDB SQL调优性能的关键CN配置参数，配置请联系管理员处理。 表1 CN配置参数 参数/参考值 描述 enable_nestloop=on 控制查询优化器对嵌套循环连接（Nest Loop Join）类型的使用。当设置为“on”后，优化器优先使用Nest

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行“Import sdk”代码框。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 特征准备 > 绑定源数据”。界面新增“绑定迁移前的源数据”内容。 对应参数说明，如表1所示。 表1 参数说明 参数 参数说明 数据集 迁移前源数据对应的数据集。 数据集实例 迁移前源数据的数据集实例。

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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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ClickHouse参数调优实践 表1 ClickHouse参数调优汇总 参数名 参数描述 默认值 建议值 是否需要重启生效 max_memory_usage_for_all_queries 单台 服务器 上所有查询的内存使用量，默认没有限制。建议根据机器的总内存，预留一部分空间，防止内存不够导致服务或者机器宕机。

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