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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数组 数组类型的使用 在使用数组之前，需要自定义一个数组类型。 在存储过程中紧跟AS关键字后面定义数组类型。定义方法为： TYPE array_type IS VARRAY(size) OF data_type [NOT NULL]; 其中： array_type：要定义的数组类型名。

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数组 数组类型的使用 在使用数组之前，需要自定义一个数组类型。 在存储过程中紧跟AS关键字后面定义数组类型。定义方法为： TYPE array_type IS VARRAY(size) OF data_type; 其中： array_type：要定义的数组类型名。 VARRAY：表示要定义的数组类型。

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数组 数组类型的使用 在使用数组之前，需要自定义一个数组类型。 在存储过程中紧跟AS关键字后面定义数组类型。定义方法如下。 TYPE array_type IS VARRAY(size) OF data_type; 其中： array_type：要定义的数组类型名。 VARRAY：表示要定义的数组类型。

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数组 数组类型的使用 在使用数组之前，需要自定义一个数组类型。 在存储过程中紧跟AS关键字后面定义数组类型。定义方法为： TYPE array_type IS VARRAY(size) OF data_type [NOT NULL]; 其中： array_type：要定义的数组类型名。

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数组 数组类型的使用 数组支持的函数 父主题： 数组、集合和record

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数组 数组类型的使用 数组支持的函数 父主题： 数组、集合和record

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用在一维数组上。 构建新数组 新的数组值也可以通过串接操作符“||”构建。串接操作符允许把一个单独的元素加入到一个一维数组的开头或末尾。也可接受两个N维数组，或者一个N维数组和一个N+1维数组。 SELECT ARRAY[1,2] || ARRAY[3,4]; ?column?

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用示例一的方式定义数组类型。 允许的数组数据维数最大为6。 数组元素个数限制如下： 元素个数最大为134217727个。 所有元素加起来最大存储空间不超过1GB - 1字节即1073741823字节。 数组构造器 数组构造器是一个能构建数组值的表达式。简单的数组构造器由关键词AR

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示例一的方式定义数组类型。 允许的数组数据维数最大为6。 数组元素个数限制如下： 元素个数最大为134217727个。 所有元素加起来最大存储空间不超过1GB - 1字节，即1073741823字节。 数组构造器 数组构造器是一个能构建数组值的表达式。简单的数组构造器由关键词AR

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-------- 1 2 (2 rows) unnest函数配合string_to_array数组使用。数组转列，先将字符串按逗号分割成数组，然后再把数组转成列： 1 2 3 4 5 6 7 8 SELECT unnest(string_to_array('a,b

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用在一维数组上。 构建新数组 新的数组值也可以通过串接操作符“||”构建。串接操作符允许把一个单独的元素加入到一个一维数组的开头或末尾。也可接受两个N维数组，或者一个N维数组和一个N+1维数组。 SELECT ARRAY[1,2] || ARRAY[3,4]; ?column?

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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-------- 1 2 (2 rows) unnest函数配合string_to_array数组使用。数组转列，先将字符串按逗号分割成数组，然后再把数组转成列： 1 2 3 4 5 6 7 8 SELECT unnest(string_to_array('a,b

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用示例一的方式定义数组类型。 允许的数组数据维数最大为6。 数组元素个数限制如下： 元素个数最大为134217727个。 所有元素加起来最大存储空间不超过1GB - 1字节即1073741823字节。 数组构造器 数组构造器是一个能构建数组值的表达式。简单的数组构造器由关键词AR

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预测分析 准备数据 创建项目 模型训练 部署上线 父主题： 自动学习（新版）

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预测分析 准备数据 创建项目 选择标签列 模型训练 部署上线 父主题： 自动学习（旧版）

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”。 预测长度：预测的样本数量，默认值“1”。例如当前数据是按小时采集的3000条样本数据，如果想通过模型预测未来1天的样本数据，因为按小时采集，所以为24条数据，那么“预测长度”需要配置为“24”。 预测粒度：保持默认值。 预测类型：取值说明如下所示。本次请选择“时空预测”。

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CPI预测 CPI预测基于蛋白质的一级序列和化合物的2D结构进行靶点匹配，精确的预测化合物-蛋白相互作用。 单击“CPI预测”功能卡片，进入配置页面。 配置靶点文件。 支持3种输入方式，分别是输入氨基酸序列、选择文件、输入PDB ID 输入FASTA格式氨基酸序列，输入框最多支持

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