图引擎服务 GES

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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图片嵌入暗水印 功能介绍 对图片嵌入文字暗水印或者图片暗水印，用户以formData的格式传入待加水印图片和水印相关信息，DSC服务对图片加完水印后返回给用户已嵌入水印的图片二进制流，目前支持的图片格式为：*.jpg, *.jpeg, *.jpe, *.png, *.bmp, *

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嵌入分析 新增嵌入分析 管理嵌入分析

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管理嵌入分析 本节将介绍如何管理嵌入分析的相关操作，如复制URL、复制Iframe、关闭嵌入、删除嵌入。 复制URL操作步骤 在嵌入分析页面，选择需要操作的嵌入分析。 图1 管理嵌入分析 单击“操作 > 复制URL”，弹出复制嵌入URL窗口。 图2 复制URL 选择URL类型，复

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键，将在该列嵌入/提取水印内容。字段类型列表中可同时包含多个为true或为false的字段 响应参数 状态码： 200 表5 响应Body参数 参数 参数类型 描述 marked_data Array of Map<String,Object> objects 嵌入水印后的数据 状态码：

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单击“新增嵌入”，进入新增嵌入分析页面。 图1 嵌入分析 选择要创建嵌入分析的仪表板或大屏。 单击“开通嵌入”，进入嵌入配置页面。 配置相关参数。 图2 嵌入配置 表1 嵌入配置参数 参数 说明 嵌入对象 嵌入的对象，可选仪表板下的可视化控件或大屏。 嵌入名称 唯一性。用户自定义名称。 说明： 如果嵌入名称相同，单

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数据水印使用流程 您可以通过图1来了解。 图1 水印使用流程 约束与限制 当前数据水印任务仅支持 MRS Hive数据源。 主键不支持嵌入水印。 数值整型字段嵌入水印可能会出现数据被修改的情况，请选择可以接受值发生改变的字段嵌入水印。 数据水印嵌入任务的数据集范围选择为增量时，需

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段至少有一个不为空 file 是 File 要添加水印的文档 image_mark 否 File 图形水印的字节流。图形文件的格式必须为“png”或“jpg”，否则返回参数错误；图像文件大小不超过1MB；在分段的请求体“Content-Disposition”部分，参数“name”的值必须为“image_mark”。

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图片嵌入暗水印（文件地址版本） 功能介绍 对指定存储地址信息（目前支持OBS）的图片嵌入文字暗水印或者图片暗水印，已嵌入的水印的图片将存放在用户指定的位置（目前支持OBS），支持的图片格式为：*.jpg, *.jpeg, *.jpe, *.png, *.bmp, *.dib, *

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嵌入式SQL命令 ALLOCATE DESCRIPTOR CONNECT DEALLOCATE DESCRIPTOR DECLARE DESCRIBE DISCONECT EXECUTE IMMEDIATE GET DESCRIPTOR OPEN PREPARE SET AUTOCOMMIT

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嵌入式SQL命令 ALLOCATE DESCRIPTOR CONNECT DEALLOCATE DESCRIPTOR DECLARE DESCRIBE DISCONECT EXECUTE IMMEDIATE GET DESCRIPTOR OPEN PREPARE SET AUTOCOMMIT

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嵌入式SQL命令 ALLOCATE DESCRIPTOR CONNECT DEALLOCATE DESCRIPTOR DECLARE DESCRIBE DISCONECT EXECUTE IMMEDIATE GET DESCRIPTOR OPEN PREPARE SET AUTOCOMMIT

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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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支持多种经典机器学习分类算法，如K-Means、随机森林、正态贝叶斯、支持向量机、期望最大EM等，实现遥感影像快速分类 图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8 调用PIE-Engine

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from dataframe”标注下的对应值。 本文以使用“CMF”方法为例。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 迁移操作 > CMF”。 界面新增如图1所示内容。 图1 使用CMF算法迁移数据 参数含义如表5所示。 表5 使用CMF算法迁移数据参数说明 参数 参数说明

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操作路径：培训-学习-学习项目-更多-循环任务设置 图12 循环任务设置1 图13 循环任务设置2 报名设置 管理员可通过让学员报名的方式进行学习资源的控制 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-报名设置 图14 报名设置1 图15 报名设置2 复制 学习项目支持复制，便于管理员快速创建/编辑

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整阈值”。 图6 调整阈值 如下图所示，您可以根据实际需求，选择合适的阈值，然后单击“确定”。 用户问法与标准问的相似度大于直接回答阈值时，直接返回相应答案。 用户问法与标准问的相似度大于推荐问阈值时（小于直接回答阈值），返回相似度较高的标准问给用户再次确定用户意图。 用户问法与

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嵌入式SQL命令 ALLOCATE DESCRIPTOR CONNECT DEALLOCATE DESCRIPTOR DECLARE DESCRIBE DISCONECT EXECUTE IMMEDIATE GET DESCRIPTOR OPEN PREPARE SET AUTOCOMMIT

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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自由模式：可以不按顺序学习课件，可随意选择一个开始学习 解锁模式：设置一个时间，按时间进程解锁学习，解锁模式中暂时不支持添加线下课和岗位测评 图4 选择模式 阶段任务 图5 阶段任务 指派范围：选择该学习任务学习的具体学员 图6 指派范围1 图7 指派范围2 设置：对学习任务进行合格标准、奖励等设置

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