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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0的基础与高阶操作，TensorFlow2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用

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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

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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

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受应试教育影响，学生对课堂理论知识接受能力强，而运用知识解决实际问题偏弱；多数学生在个人能力发展过程中忽略了对动手能力、职业素养、团队协作意识等方面的培养；精心制定的教学计划与内容难以跟随IT行业快速变化的技术理论与前沿趋势；学科竞赛、实验项目推进、综合实训缺少统一规范化的流程与平台。 推荐搭配 需求管理、代码托管、

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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。

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bin(BIGINT a) STRING 返回二进制格式。 bround bround(DOUBLE a) DOUBLE HALF_EVEN模式四舍五入，与传统四舍五入方式的区别在于，对数字5进行操作时，由前一位数字来决定，前一位数字为奇数，增加一位，前一位数字为偶数，舍弃一位。例如：bround(7

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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

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所有数字类型 A和B相加。结果数据类型与操作数据类型相关，例如一个整数类型数据加上一个浮点类型数据，结果数值为浮点类型数据。 A - B 所有数字类型 A和B相减。结果数据类型与操作数据类型相关。 A * B 所有数字类型 A和B相乘。结果数据类型与操作数据类型相关。 A / B 所有数字类型

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bin(BIGINT a) STRING 返回二进制格式。 bround bround(DOUBLE a) DOUBLE HALF_EVEN模式四舍五入，与传统四舍五入方式的区别在于，对数字5进行操作时，由前一位数字来决定，前一位数字为奇数，增加一位，前一位数字为偶数，舍弃一位。例如：bround(7

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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

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SQL数学函数 功能描述 数学函数为标量函数中的一种，只支持数值类型的字段，能够实现对数值进行取整、取绝对值、求余等功能，具体请参考表1。 在数学运算中，如果表达式里涉及的操作数皆为整数，那么SQL将会采用整数运算，否则便会切换到浮点运算。您可以将其中一个操作数转换为FLOAT类

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所有数字类型 A和B相加。结果数据类型与操作数据类型相关，例如一个整数类型数据加上一个浮点类型数据，结果数值为浮点类型数据。 A - B 所有数字类型 A和B相减。结果数据类型与操作数据类型相关。 A * B 所有数字类型 A和B相乘。结果数据类型与操作数据类型相关。 A / B 所有数字类型

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所有数字类型 A和B相加。结果数据类型与操作数据类型相关，例如一个整数类型数据加上一个浮点类型数据，结果数值为浮点类型数据。 A - B 所有数字类型 A和B相减。结果数据类型与操作数据类型相关。 A * B 所有数字类型 A和B相乘。结果数据类型与操作数据类型相关。 A / B 所有数字类型

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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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所有数字类型 A和B相加。结果数据类型与操作数据类型相关，例如一个整数类型数据加上一个浮点类型数据，结果数值为浮点类型数据。 A - B 所有数字类型 A和B相减。结果数据类型与操作数据类型相关。 A * B 所有数字类型 A和B相乘。结果数据类型与操作数据类型相关。 A / B 所有数字类型

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所有数字类型 A和B相加。结果数据类型与操作数据类型相关，例如一个整数类型数据加上一个浮点类型数据，结果数值为浮点类型数据。 A - B 所有数字类型 A和B相减。结果数据类型与操作数据类型相关。 A * B 所有数字类型 A和B相乘。结果数据类型与操作数据类型相关。 A / B 所有数字类型

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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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添加内容单击即可添加所需要的资源类型，向下滑动时当前区域会吸顶显示，方便内容的添加与维护； 阶段内容已添加内容展示资源所属类型，鼠标移动至名称后可单击预览素材内容（暂不支持scorm，HTML和压缩包的预览）； 解锁时间可以设置资源的解锁时间，学员必须到解锁时间后才能学习该资源，线下课和考勤无解锁时间的设置。 默认显

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