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

查看更多 →

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

查看更多 →

实验对我课程学习有什么帮助？ 每个微认证的实验与课程相匹配，通过实验的实践操作与练习可以加深课程学习与理解，获得场景化的技能提升。 父主题： 微认证实验常见问题

查看更多 →

数学函数 数学函数概览 abs acos asin atan bin bround cbrt ceil conv cos cot1 degrees e exp factorial floor greatest hex least ln log log10 log2 median negative

查看更多 →

介绍华为EI服务，ModelArts平台及实验 Python编程基础 介绍Python编程相关的基础知识 人工智能数学基础 介绍数学与人工智能的关系，线性代数、概率论及更优化问题 深度学习预备知识和深度学习概览 介绍深度学习预备知识，深度学习概览 华为云EI概览 介绍华为AI的认知与EI的由来，并详细介绍华为云EI企业智能

查看更多 →

数学函数 ** 输入：** 1 expr1 ** expr2 输出： 1 expr1 ^ expr2 MOD 输入：MOD 1 expr1 MOD expr2 输出： 1 expr1 % expr2 NULLIFZERO 可以使用tdMigrateNULLIFZERO参数来配置NULLIFZERO迁移。

查看更多 →

数学函数 数学函数概览 abs acos asin atan bin bround cbrt ceil conv cos cot1 degrees e exp factorial floor greatest hex least ln log log10 log2 median negative

查看更多 →

计算精确百分位数，适用于小数据量。先对指定列升序排列，然后取精确的第p位百分数。p必须在0和1之间。 percentlie_approx percentile_approx (colname,DOUBLE p) DOUBLE或ARRAY 计算近似百分位数，适用于大数据量。先对指定列升序排列，然后取第p位百分数对应的值。

查看更多 →

SELECT TRUNCATE(fieldname1, 2) ROUND(expr, digits) ROUND(expr, digits)对expr值进行四舍五入，保留小数位数由digits指定。expr可以是整数或浮点数，但digits必须是整数。返回值的类型由expr的类型决

查看更多 →

计算精确百分位数，适用于小数据量。先对指定列升序排列，然后取精确的第p位百分数。p必须在0和1之间。 percentlie_approx percentile_approx (colname,DOUBLE p) DOUBLE或ARRAY 计算近似百分位数，适用于大数据量。先对指定列升序排列，然后取第p位百分数对应的值。

查看更多 →

数学计算函数 本文介绍数学计算函数的语法规则，包括参数解释、函数示例等。 函数列表 表1 数学计算函数 函数 描述 round函数 用于对x进行四舍五入。如果n存在，则保留n位小数；如果n不存在，则对x进行四舍五入取整数。 round函数 用于对x进行四舍五入。如果n存在，则保留

查看更多 →

产利润、最低运营成本等。 优化求解 把问题的输入，即需求、资源、约束条件、求解目标用一定的数学模型表示出来，然后通过数学规划和元启发式算法等多种优化引擎对模型求解。 输出优化方案 通过对数学模型的优化求解，将获得一个最优方案，用于解决实际问题。 父主题： 功能介绍

查看更多 →

LOG 10(A) 所有数字类型 返回A的基数10对数。 EXP(A) 所有数字类型 返回e的a次方。 CEIL(A) CEILING(A) 所有数字类型 将参数向上舍入为最接近的整数。例如ceil(21.2)，返回22。 FLOOR(A) 所有数字类型 对给定数据进行向下舍入最接近的整数。例如floor(21

查看更多 →

返回A的自然对数（基数e）。 LOG10(A) 所有数字类型 返回A的基数10对数。 LOG2(A) 所有数字类型 返回A的基数2对数。 LOG(B) LOG(A, B) 所有数字类型 当只有一个参数，返回B的自然对数（基数e）。 当有两个参数，返回B以A为基数的对数。 B必须大于0，且A必须大于1。

查看更多 →

返回A的自然对数（基数e）。 LOG10(A) 所有数字类型 返回A的基数10对数。 LOG2(A) 所有数字类型 返回A的基数2对数。 LOG(B) LOG(A, B) 所有数字类型 当只有一个参数，返回B的自然对数（基数e）。 当有两个参数，返回B以A为基数的对数。 B必须大于0，且A必须大于1。

查看更多 →

返回A的自然对数（基数e）。 LOG10(A) 所有数字类型 返回A的基数10对数。 LOG2(A) 所有数字类型 返回A的基数2对数。 LOG(B) LOG(A, B) 所有数字类型 当只有一个参数，返回B的自然对数（基数e）。 当有两个参数，返回B以A为基数的对数。 B必须大于0，且A必须大于1。

查看更多 →

LOG10(A) 所有数字类型 返回A的基数10对数。 EXP(A) 所有数字类型 返回e的a次方。 CEIL(A) CEILING(A) 所有数字类型 将参数向上舍入为最接近的整数。例如ceil(21.2)，返回22。 FLOOR(A) 所有数字类型 对给定数据进行向下舍入最接近的整数。例如floor(21

查看更多 →

返回A的自然对数（基数e）。 LOG10(A) 所有数字类型 返回A的基数10对数。 LOG2(A) 所有数字类型 返回A的基数2对数。 LOG(B) LOG(A, B) 所有数字类型 当只有一个参数，返回B的自然对数（基数e）。 当有两个参数，返回B以A为基数的对数。 B必须大于0，且A必须大于1。

查看更多 →

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

查看更多 →

创建自动学习项目有个数限制吗？ ModelArts自动学习，包括图像分类项目、物体检测项目、预测分析项目、声音分类和文本分类项目。您最多只能创建100个自动学习项目。 父主题： 创建项目

查看更多 →

数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。

查看更多 →