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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TOPS 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能，详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4（GPU直通） 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习、深度学习、训练推理、

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参数说明：当自动清理的执行时间大于或者等于某个特定的值时，向 服务器 日志中记录自动清理执行的每一步操作。设置此选项有助于追踪自动清理的行为。 举例如下：将log_autovacuum_min_duration设置为250ms，表示记录所有运行大于或者等于250ms的自动清理命令的相关信息。

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自动清理 系统自动清理进程（autovacuum）自动执行VACUUM和ANALYZE命令，回收被标识为删除状态的记录空间，并更新表的统计数据。 autovacuum 参数说明：控制是否启动数据库自动清理进程（autovacuum）。自动清理进程运行的前提是将track_counts设置为on。

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自动清理 系统自动清理线程（autovacuum）自动执行VACUUM和ANALYZE命令，回收被标识为删除状态的记录空间，并更新表的统计数据。 autovacuum 参数说明：控制数据库自动清理线程（autovacuum）的启动。自动清理线程运行的前提是将track_counts设置为on。

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自动清理 系统自动清理线程（autovacuum）自动执行VACUUM和ANALYZE命令，回收被标识为删除状态的记录空间，并更新表的统计数据。 autovacuum 参数说明：控制数据库自动清理线程（autovacuum）的启动。自动清理线程运行的前提是将track_counts设置为on。

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数据清理 自动清理业务数据 手动清理业务数据 清理系统运行日志 查看清理记录 父主题： 系统管理

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清理文件 清理上传文件 将上传至虚拟机中的文件删除，比如bms-network-config和SDI驱动的rpm软件包等。 清理临时文件 执行下面命令，清理用户登录记录。 echo > /var/log/wtmp echo > /var/log/btmp 执行下面命令，清理相应目录下的临时文件。

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清理缓存 清理缓存将会清理当前We码小程序所有的缓存记录。 扫码体验： 请求参数 无。 返回结果 参数 说明 data 成功：success，失败：error 请求示例 ES6版本 HWH5.clearStorage().then(data => { console.log(data);

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参数说明：控制是否启动数据库自动清理进程（autovacuum）。自动清理进程运行的前提是将track_counts设置为on。 参数类型：SIGHUP 取值范围：布尔型 on表示开启数据库自动清理进程。 off表示关闭数据库自动清理进程。 默认值：on 如系统在故障恢复后，需具备自动清理两阶段事务的

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自动清理 系统自动清理线程（autovacuum）自动执行VACUUM和ANALYZE命令，回收被标识为删除状态的记录空间，并更新表的统计数据。 autovacuum 参数说明：控制数据库自动清理线程（autovacuum）的启动。自动清理线程运行的前提是将track_counts设置为on。

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自动清理 系统自动清理线程（autovacuum）自动执行VACUUM和ANALYZE命令，回收被标识为删除状态的记录空间，并更新表的统计数据。 autovacuum 参数说明：控制数据库自动清理线程（autovacuum）的启动。自动清理线程运行的前提是将track_counts设置为on。

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上传失败而产生的碎片会存储在OBS中，你可以使用本章提供的方式进行手动清理碎片。也可以根据需要继续运行中断或失败的分段上传任务消除碎片或者通过生命周期功能，定期自动清理碎片。 当您遇到删除桶失败的场景，请检查碎片列表中的对象是否已经全部删除。如果没有，请先删除碎片列表中的所有对象。 当您遇到桶内

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参数说明：当自动清理的执行时间大于或者等于某个特定的值时，向服务器日志中记录自动清理执行的每一步操作。设置此选项有助于追踪自动清理的行为。 举例如下：将log_autovacuum_min_duration设置为250ms，记录所有运行大于或者等于250ms的自动清理命令的相关信息。

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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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清理Nextflow缓存 功能介绍 清理Nextflow缓存 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/{project_id}/nextflow/clean-cache

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作业清理配置 获取作业配置 设置作业配置 父主题： 系统管理

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（可选）清理集群 当您完成数据迁移并且集群不再需要时，可以直接删除闲置的集群以释放资源。 在左侧导航栏选择“部署>迁移集群”，进入迁移集群页面。 在集群列表，选择需要清理的集群，单击操作列的“更多 > 删除”，弹出删除集群窗口。 选择是否同步删除关联资源后，单击“确认”，删除集群。

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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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