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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数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称

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独有编码 KooPhone使用独有的编码技术，如纠错码、压缩算法等，来保证数据在传输过程中的完整性和有效性。此外，KooPhone使用加密技术来保护数据的安全性。通过这些编码技术，KooPhone可以提供更快、更安全、更可靠的手机服务。 父主题： 原理介绍

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表4 MD5编码输出参数说明 参数 说明 编码后结果 将文本使用MD5算法进行编码后的结果。 Base64编码 使用Base64算法进行编码。 输入参数 用户配置Base64编码执行动作，相关参数说明如表5所示。 表5 Base64编码输入参数说明 参数 必须 说明 待编码文本 是 输入待编码文本。

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安全编码 本章节介绍编码的安全要求。 输入校验 不能依赖客户端校验，必须使用服务端代码对输入数据进行最终校验。对于在客户端已经做了输入校验，在 服务器 端再次以相同的规则进行校验时，一旦数据不合法，必须使会话失效，并记录告警日志。 必须假定所有用户产生的输入都是不可信的，并对它们进行

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编码辅助 命令 键（CodeArts IDE键盘映射） 键（IDEA键盘映射） 命令ID 触发代码完成 Ctrl+I Ctrl+Space Ctrl+Shift+Space editor.action.triggerSuggest 触发参数提示 Ctrl+Shift+Space Ctrl+P

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将整个数据集切分成多个子数据集，依次训练，每个epoch训练一个子数据集。 DeepFM DeepFM，结合了FM和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。 表2 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明 名称 自定义策略名称，由中文、英文、数字、下

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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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编码服务管理 查询编码服务 重启编码服务 父主题： 云手机服务器API

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String 编码服务IP地址。 server_id String 云手机服务器ID，不大于32个字节。 keypair_name String 编码服务登录密钥名称。 type Integer 编码服务类型。 0：服务器 1：容器 status Integer 编码服务状态。 1：运行中

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查询城市编码 功能介绍 查询城市编码。 URI URI格式 POST /softcomai/datalake/collection/v1.0/countryCityCode/search 参数说明 无。 请求 请求样例 https://console.ulanqab.huawei

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指标编码参考 技能队列监控指标 座席监控指标 VDN监控指标 IVR监控指标 父主题： 附录

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查询海关编码 输入参数 该执行动作无需输入参数。 输出参数 用户可以在之后的执行动作中调用该输出参数，输出参数说明请参见表2。 表2 查询海关编码输出参数说明 参数 说明 状态 状态。 响应信息 响应信息。 编码长度 编码长度。 结果 结果。 国家名称 国家名称。 国际编码 国际编码。

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编码基础操作 CodeArts IDE for C/C++ 包含了内置的语法着色，定义预览，跳转定义，类继承关系图，调用关系图等一些编码基础功能。 语法着色 该功能可对函数，类型，局部变量，全部变量，宏，枚举，成员变量等上色。 跳转定义 - 当光标放在代码处，“Ctrl+单击”或

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否 对压缩后的数据进行编码的格式，目前支持进行Base64和hex编码。 encoding String 否 原始未压缩数据的编码格式，默认为utf-8。 返回结果 返回编码后的字符串。 函数示例 加密结果仅供参考。 示例1：对日志字段进行压缩并Base64编码。 测试数据 {

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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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String 编码服务的唯一标识ID，编码服务相关任务包含此字段。 job_id String 任务的唯一标识。 error_code String 错误码。 error_msg String 错误说明。 请求示例 批量重启encode_server_ids列表中的服务器上的编码容器 POST

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独热编码 概述 将用户指定的一些列进行one-hot编码。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 数据集 参数说明 参数 子参数 参数说明 input_features_str

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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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