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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能化业务系统，提升业务效率。 媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络

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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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检索 检索页面记录了访问行为的审计日志，并按请求时间进行梳理。您可在检索页面检索并查看各类访问行为的审计日志，并配置相应的防护与审计策略。 查看审计日志信息 检索页面配置策略 父主题： 日志中心

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自动学习模型训练图片异常？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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全文检索 组件说明 提供快速检索功能 容器创建 所属服务：新增服务的时候需要注意一定要选择 Tomcat 类型。 主机名称：按照规划的 服务器 选择用于部署全文检索的服务器即可。 容器名称：按照实际情况取名。 镜像名称：docker.epoint.com.cn/library/inteligentsearch

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希值等。 威胁标签 系统对该文件行威胁检测和分析后，会提供该文件的风险威胁标签。 如果系统判定该文件存在威胁，会展示红色标签及标签名称。 如果系统判定该文件是中性的，会展示橙色标签及标签名称。 如果系统判定该文件是正常的，会展示绿色标签及标签名称。 同时，系统提供对应特征标签（蓝

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配置检索 推荐管理 重建索引 父主题： 模型地图（旧版）

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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。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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使用Moodle搭建在线学习系统 应用场景 Moodle是一个面向全球用户的开源在线教育系统，它被用于在线学习等场景。Moodle应用镜像基于Ubuntu 22.04操作系统，采用Docker部署，已预装Moodle应用以及其需要的运行环境。本节介绍如何安装部署Moodle应用。

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HP-生成资产编码。 操作步骤 登录华为云数字资产链 DAC首页。 在资产检索中输入64位资产编码，单击“搜索”。 搜索结果展示对应数字资产链信息以及流转记录。 正常的资产，检索时展示资产信息和流转记录。 销毁的资产，检索时不展示资产信息，只展示流转记录。 父主题： 数字资产共享版

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检索查询 对于常用的检索查询，嵌入式SQL提供了常规命令SELECT和FETCH的特殊变体。这些命令使用特殊的INTO子句，用以指定检索出来的数值存储在哪些宿主变量里。SELECT用于返回单行的查询，FETCH用于使用游标返回多行的查询。 使用SELECT /* * 假定有这个表：

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模块说明 风险值 由系统判定，按风险程度从高到低分为恶意、风险、安全；系统不能判定的，风险值标记为“未知”。 IP信息 展示该IP的详细信息，如地理位置、运营商、更新时间等。 威胁标签 系统对该IP地址进行威胁检测和分析后，会提供该IP的风险威胁标签。 如果系统判定该IP地址存在威胁，会展示红色的IP标签及标签名称。

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检索模型 概述 通过模型地图，用户可以根据模型的名字和路径关键字进行资产检索，快速查找所需数据信息。 前提条件 已完成采集技术模型和录入业务模型。 操作步骤 登录ROMA Connect，在“实例”页面单击实例上的“查看控制台”，进入实例控制台。 在左侧的导航栏选择“应用业务模型ABM

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配置检索 概述 帮助用户精确检索到目标数据资产，快速掌握数据的信息架构和分布情况等重要信息。 前提条件 已完成相关数据的采集，数据采集操作参考采集技术模型和录入业务模型。 操作步骤 登录ROMA Connect，在“实例”页面单击实例上的“查看控制台”，进入实例控制台。 在左侧的导航栏选择“应用业务模型ABM

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名空间、标注等信息，单击模型名称可查看模型详细信息。 图1 检索模型界面 用户还可以配置筛选条件，选择关联情况筛选所需要的资产。 旧版模型地图还支持进行检索配置，帮助用户更高效的检索到所需资产，具体配置操作参考配置检索。 旧版模型地图还支持手动绑定业务字典，用于对实体名、属性名的

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检索查询 对于常用的检索查询，嵌入式SQL提供了常规命令SELECT和FETCH的特殊变体。这些命令使用特殊的INTO子句，用以指定检索出来的数值存储在哪些宿主变量里。SELECT用于返回单行的查询，FETCH用于使用游标返回多行的查询。 使用SELECT /* * 假定有这个表：

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全文检索 实时数仓（单机部署）暂不支持全文检索功能。 介绍 表和索引 控制文本搜索 附加功能 解析器 词典 配置示例 测试和调试文本搜索 限制约束

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全文检索 实时数仓（单机部署）暂不支持全文检索功能。 介绍 表和索引 控制文本搜索 附加功能 解析器 词典 配置示例 测试和调试文本搜索 限制约束

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全文检索 ngram_gram_size 参数说明：ngram解析器分词的长度。 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。 取值范围：整型，1～4 默认值：2 ngram_grapsymbol_ignore 参数说明：ngram解析器是否忽略图形化字符。

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