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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向量检索 场景描述 向量检索的集群规划 创建向量索引 向量查询 向量检索的性能调优 （可选）预构建与注册 管理向量索引缓存 向量检索的客户端代码示例（Python） 向量检索的客户端代码示例（Java） 使用PV_GRAPH向量索引 父主题： 集群增强特性

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向量查询 标准查询 针对创建了向量索引的向量字段，提供了标准向量查询语法。下述查询命令将会返回所有数据中与查询向量最近的size（topk）条数据。 POST my_index/_search { "size":2, "_source": false, "query":

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解机每个特征对其他域的隐向量都一致，而域感知因子分解机每个特征对其他每个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

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String 否 计算句向量时使用的模型名，目前只支持general，默认为general。 响应消息 响应参数如表3所示。 表3 响应参数 参数名 参数类型 说明 vectors Array of floats 句向量结果列表，按输入句子顺序返回句向量，句向量维度默认为100。 error_code

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文本词向量 概述 “文本词向量”节点用于将词和句/段落映射到一个向量，可用来表示词与词之间或句与句之间的关系。该算法基于Skip-gram模型利用词语来预测它的上下文，并表示为向量形式，可应用于社交网络中的推荐系统、文本相似度等场景。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe

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fragment_num 段数，默认值为0，插件自动根据向量长度设置合适的段数。 取值范围：[0, 4096]。 导入向量数据 执行如下命令，导入向量数据。向“my_index”索引中写入向量数据时，需要指定向量字段名称和向量数据。 向量数据输入格式为逗号分隔的浮点型数组时： POST my_index/_doc

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向量召回评估 概述 向量召回评估算子计算召回的hitrate，用于评估召回结果的好坏，hitrate越高表示训练产出的向量去召回向量的结果越准确。支持u2i召回和i2i召回的计算。u2i召回时，拿user（用户）的向量去召回top k个items（物品），i2i召回时拿item的向量去召回top

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batch模式计算速度快于full模式。 隐向量长度 分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 保存根路径 单击选择训练结果在OBS中的保存根路径，训练完成后，会将模型和日志文件保存在该路径下。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

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管理向量索引缓存 CSS 的向量检索引擎使用C++实现，使用的是堆外内存，该插件提供了接口对向量索引的缓存进行管理。 查看缓存统计信息 GET /_vector/stats 在向量插件实现中，向量索引与Lucene其他类型索引一样，每一个segment构造并存储一份索引文件，在查询

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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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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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boolvector不支持NULL、Nan、Inf作为元素，当向量中含有NULL值，数据库会报错。 boolvector不能为NULL，当插入、更新或转换NULL值作为向量数据时，数据库会报错。 向量类型的使用 向量类型的使用示例如下： -- 创建含向量类型的表，同时设定数据维度。建表时向量类型必须要指定维度。 gaussdb=#

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向量距离计算接口 l2_distance 功能说明：计算两个向量的欧式距离。 入参1的类型：floatvector 入参2的类型：floatvector 出参类型：float8 代码示例： gaussdb=# SELECT l2_distance(floatvector('[1,2

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向量操作函数接口 向量操作函数实现的功能包括：向量大小比较、向量加法、向量减法、向量按位乘法等。 inner_product 功能说明：计算两个向量的内积。 入参1的类型：floatvector 入参2的类型：floatvector 出参类型：float8 代码示例： gaussdb=#

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示例：向量场景 import psycopg2 import os # 从环境变量中获取用户名和密码。 user = os.getenv('user') password = os.getenv('password') # 创建连接对象。 conn=psycopg2.conn

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概述 图像搜索 （ Image Search ）基于深度学习与图像识别技术，结合不同应用业务和行业场景，利用特征向量化与搜索能力，帮助您从指定图库中搜索相同或相似的图片。 图像搜索服务以开放API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）的

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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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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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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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