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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join的方式连接，并输出结果数据。 执行计划中的主要关键字说明： 表访问方式 Seq Scan 全表顺序扫描。 Index Scan 优化器决定使用两步的规划：最底层的规划节点访问一个索引，找出匹配索引条件的行的位置，然后上层规划节点真实地从表中抓取出那些行。独立地抓取数据行比

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优化器 查询重写 路径生成 计划生成 Analyze utile接口

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E-costs：每个算子估算的执行代价。 E-costs是优化器根据成本参数定义的单位来衡量的，习惯上以磁盘页面抓取为1个单位，其他开销参数将参照它来设置。 每个节点的开销（E-costs值）包括它的所有子节点的开销。 开销只反映了优化器关心的问题，并没有把结果行传递给客户端的时间考虑进

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E-costs：每个算子估算的执行代价。 E-costs是优化器根据成本参数定义的单位来衡量的，习惯上以磁盘页面抓取为1个单位， 其它开销参数将参照它来设置。 每个节点的开销（E-costs值）包括它的所有子节点的开销。 开销只反映了优化器关心的东西，并没有把结果行传递给客户端的时间考虑进

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E-costs：每个算子估算的执行代价。 E-costs是优化器根据成本参数定义的单位来衡量的，习惯上以磁盘页面抓取为1个单位， 其它开销参数将参照它来设置。 每个节点的开销（E-costs值）包括它的所有子节点的开销。 开销只反映了优化器关心的东西，并没有把结果行传递给客户端的时间考虑进

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E-costs：每个算子估算的执行代价。 E-costs是优化器根据成本参数定义的单位来衡量的，习惯上以磁盘页面抓取为1个单位， 其它开销参数将参照它来设置。 每个节点的开销（E-costs值）包括它的所有子节点的开销。 开销只反映了优化器关心的东西，并没有把结果行传递给客户端的时间考虑进

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join的方式连接，并输出结果数据。 执行计划中的主要关键字说明： 表访问方式 Seq Scan 全表顺序扫描。 Index Scan 优化器决定使用两步的规划：最底层的规划节点访问一个索引，找出匹配索引条件的行的位置，然后上层规划节点真实地从表中抓取出那些行。独立地抓取数据行比

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h join的方式连接，并输出结果数据。 执行计划中的关键字说明： 表访问方式 Seq Scan 全表顺序扫描。 Index Scan 优化器决定使用两步的规划：最底层的规划节点访问一个索引，找出匹配索引条件的行的位置，然后上层规划节点真实地从表中抓取出那些行。独立地抓取数据行比

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start time：表示执行器的启动初始化时间。 Datanode executor run time：表示执行器的运行时间。 Datanode executor end time：表示执行器停止清理时间。 Planner runtime：表示优化器生成计划的时间。 Total

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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功能详解 语音回呼功能详解 语音通知功能详解 语音验证码功能详解

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接口详解 了解Oauth2.0协议登录流程（与OrgID的交互流程） 图1 Demo登录流程图 登录获取code：应用A首先需要在OrgID平台上进行注册，并进行相应的配置，比如，首页登录url，退出地址url等，然后用户通过浏览器在OrgID界面单击应用或者直接访问应用服务地址

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天筹求解器服务简介 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题： 服务介绍

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功能详解 AXB模式功能详解 AX模式功能详解 X模式功能详解 AXE模式功能详解 AXYB模式功能详解

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对象详解 BO Abstract BO Value Object 对象间关系 父主题： 后端应用管理

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优化器开销常量 介绍优化器开销常量。这里描述的开销可以按照任意标准度量。只关心其相对值，因此以相同的系数缩放它们将不会对优化器的选择产生任何影响。缺省时，它们以抓取顺序页的开销为基本单位。也就是说将seq_page_cost设为1.0，同时其他开销参数以它为基准设置。也可以使用其他基准，比如以毫秒计的实际执行时间。

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max_skew_num 参数说明：控制优化器允许进行重分布优化的倾斜值个数。该参数仅8.2.1及以上集群版本支持。 参数类型：SUSET 取值范围：整型，0~INT_MAX 默认值：10 enable_dict_plan 参数说明：控制优化器字典编码的总开关，即是否字典编码来加快group

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优化器开销常量 介绍优化器开销常量。这里描述的开销可以按照任意标准度量。只关心其相对值，因此以相同的系数缩放它们将不会对优化器的选择产生任何影响。缺省时，它们以抓取顺序页的开销为基本单位。也就是说将seq_page_cost设为1.0，同时其他开销参数以它为基准设置。也可以使用其他基准，比如以毫秒计的实际执行时间。

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基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

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