超分辨率转换

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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使用函数压缩图片 案例概述 准备 构建程序 添加事件源 图片处理

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横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的作业，单击“执行”，系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成，在“历史作

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OLTP表压缩 GS_ILM GS_ILM_JOBDETAIL GS_ILM_OBJECT GS_ILM_PA RAM GS_ILM_POLICY GS_ILM_TASK GS_ILM_TASKDETAIL GS_ILM_TICKER 父主题： 系统表

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OLTP表压缩 GS_ILM GS_ILM_OBJECT GS_ILM_JOBDETAIL GS_ILM_PARAM GS_ILM_POLICY GS_ILM_TASK GS_ILM_TASKDETAIL GS_ILM_TICKER 父主题： 系统表

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数据压缩 概述 将数据压缩后到本地文件系统。 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类型对象 输出 无 参数说明 参数 子参数 参数说明 data_delimeter - 数据分割符

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OLTP表压缩 GS_ADM_ILMDATAMOVEMENTPOLICIES GS_ADM_ILMOBJE CTS GS_ADM_ILMPOLICIES GS_ADM_ILMEVALUATIONDETAILS GS_ADM_ILMPARAMETERS GS_ADM_ILMRESULTS

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OLTP表压缩 GS_ADM_ILMDATAMOVEMENTPOLICIES GS_ADM_ILMOBJECTS GS_ADM_ILMPOLICIES GS_ADM_ILMEVALUATIONDETAILS GS_ADM_ILMPARAMETERS GS_ADM_ILMRESULTS

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配置智能压缩 开启智能压缩功能时，CDN会自动压缩您的静态文件。智能压缩能够有效缩小传输文件的大小，提升传输效率，减少带宽消耗。智能压缩包含Gzip压缩和Brotli压缩，Brotli压缩的性能比Gzip压缩提升约15%~25%。 注意事项 智能压缩默认对格式为 .js、.html、

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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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是否使用全部SQL参与计算，true：全部SQL，false：会按照百分位过滤掉代价过大或者过小的SQL。 是 compressLevel text 压缩程度表示推荐算法搜索空间的大小，'low', 'med', 'high'。 是 此函数非必须调用，在执行init函数的时候，会预置参数maxTime：-1，isTotalSQL：true

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是否使用全部SQL参与计算，true：全部SQL，false：会按照百分位过滤掉代价过大或者过小的SQL。 是 compressLevel text 压缩程度表示推荐算法搜索空间的大小，'low', 'med', 'high'。 是 此函数非必须调用，在执行init函数的时候，会预置参数maxTime：-1，isTotalSQL：true

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硬件资源下的轻量化需求，模型压缩技术在特定领域场景下实现精度损失<1%。 当训练数据量很大时，深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑，仅单一的调优手段无法达到期望的加速效果。所以分布式加速

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是否使用全部SQL参与计算，true：全部SQL，false：会按照百分位过滤掉代价过大或者过小的SQL。 是 compressLevel text 压缩程度表示推荐算法搜索空间的大小，'low', 'med', 'high'。 是 此函数非必须调用，在执行init函数的时候，会预置参数maxTime：-1，isTotalSQL：true

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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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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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