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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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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页面加载以及刷新时，只读实例wal日志回放真实的延迟时间，单位ms。 该值和设置的延迟时间会略有不同，例如：主实例无业务时没有wal同步，真实延迟时间就是0ms。 设置延迟时间 用户设置的延迟时间，单位ms。单击进行编辑。 延迟时间不宜设置过长，否则在主实例业务较大时，wal日志

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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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基于开销的清理延迟 基于开销的清理延迟的目的是允许管理员减少VACUUM和ANALYZE语句在并发活动的数据库上的I/O影响。 例如，VACUUM和ANALYZE此类维护语句并不需要迅速完成， 且运行时要求此类语句不能严重干扰系统执行其他的数据库操作，管理员就可以使用该功能实现此目的。

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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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基于开销的清理延迟 这个特性的目的是允许管理员减少VACUUM和ANALYZE语句在并发活动的数据库上的I/O影响。比如，像VACUUM和ANALYZE这样的维护语句并不需要迅速完成，并且不希望他们严重干扰系统执行其他的数据库操作。基于开销的清理延迟为管理员提供了一个实现这个目的手段。

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话单延迟导致欠费 当前华为云账单都会有一定的延迟计费，延迟时间在1小时左右，故需要提前预留1小时以上的费用来删除平台，以防欠费。 若您是利用优惠券购买平台，则需注意，欠费则不能用优惠券补充。 父主题： 计费

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基于开销的清理延迟 这个特性的目的是允许管理员减少VACUUM和ANALYZE语句在并发活动的数据库上的I/O影响。比如，像VACUUM和ANALYZE这样的维护语句并不需要迅速完成，并且不希望这些维护语句严重干扰系统执行其他的数据库操作。基于开销的清理延迟为管理员提供了一个实现这个目的手段。

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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所选表是否包含延迟约束 PostgreSQL为源同步场景 表1 所选表是否包含延迟约束 预检查项 所选表是否包含延迟约束。 描述 所选表是否包含延迟约束，包含延迟约束的表有同步失败的风险 不通过提示及处理建议 不通过原因：包含延迟约束的表有同步失败的风险。 处理建议：重建约束去除延迟属性。

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获取wal日志延迟回放状态 功能介绍 获取只读实例wal日志延迟回放状态。 调用接口前，您需要了解API 认证鉴权。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 接口约束 如果您需要使用该功能，请联系客服提交开启配置只读延迟库的申请。 该接口支持RDS for PostgreSQL

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