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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识别字符出现错误如何优化？ 不同的错误情形需要具体分析： 情形1：大部分文字识别正确，部分形近符号的识别错误。 解决办法：产品提供了预置字段类型可以对结果进行处理，同时也提供了自定义（正则）类型、字典类型，用于纠正识别结果中的错误，适用范围详见字段类型。此外，您也可以在调用程序中

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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 图像识别、语音识别、 机器翻译 编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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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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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：单张图像识别速度小于0.1秒。 内容审核-文本 内容审核 -文本有以下应用场景： 电商评论筛查 审核电商网站产品评论，智能识别有色情、灌水等违规评论，保证良好用户体验。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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字符类型 GaussDB 支持的字符类型请参见表1。字符串操作符和相关的内置函数请参见字符处理函数和操作符。 表1 字符类型 名称 描述 存储空间 CHAR(n) CHARACTER(n) NCHAR(n) 定长字符串，不足补空格。n是指字节长度，如不带精度n，默认精度为1。 n最大为10485760（即10MB）。

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字符类型 GaussDB支持的字符类型请参见表1。字符串操作符和相关的内置函数请参见字符处理函数和操作符。 表1 字符类型 名称 描述 存储空间 CHAR(n) CHARACTER(n) NCHAR(n) 定长字符串，不足补空格。n是指字节长度，如不带精度n，默认精度为1。 最大为10MB。

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字符类型 GaussDB支持的字符类型如表1所示 。字符串操作符和相关的内置函数请参见字符处理函数和操作符。 表1 字符类型 名称 描述 存储空间 CHAR(n) CHARACTER(n) NCHAR(n) 定长字符串，不足补空格。n是指字节长度，如不带精度n，默认精度为1。 n最大为10485760（即10MB）。

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暂不支持在同一 服务器 、同一数据库、同一个表、同一条SQL语句中混合使用不同字符集和字符序的字符串。 客户端连接的字符集和字符序 数据库级字符集和字符序 模式级字符集和字符序 表级字符集和字符序 列级字符集字符序 字符类型表达式的字符集和字符序 字符集和字符序合并规则 父主题： SQL参考

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字符类型 GaussDB支持的字符类型请参见表1。字符串操作符和相关的内置函数请参见字符处理函数和操作符。 表1 字符类型 名称 描述 存储空间 CHAR(n) CHARACTER(n) NCHAR(n) 定长字符串，不足补空格。n是指字节长度，如不带精度n，默认精度为1。 最大为10MB。

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字符类型 GaussDB支持的字符类型请参见表1。字符串操作符和相关的内置函数请参见字符处理函数和操作符。 表1 字符类型 名称 描述 存储空间 CHAR(n) CHARACTER(n) NCHAR(n) 定长字符串，不足补空格。n是指字节长度，如不带精度n，默认精度为1。 n最大为10485760（即10MB）。

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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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击链接或识别二维码进行学习 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-分享 图21 分享1 图22 分享2 数据监控 通过查看学员培训进度，监控学员学习状态 操作路径：培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据 自

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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针对客户的特定场景需求，定制垂直领域的语音识别模型，识别效果更精确。 录音文件识别 对于录制的长语音进行识别，转写成文字，提供不同领域模型，具备良好的可扩展性，支持热词定制。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景的语音识别进行优化，识别率达到业界领先。 稳定可靠 成功应用

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字符类型 GaussDB(DWS)支持的字符类型请参见表1。字符串操作符和相关的内置函数请参见字符处理函数和操作符。 表1 字符类型 名称 描述 长度 存储空间 CHAR(n) CHARACTER(n) NCHAR(n) 定长字符串，不足填充空格。 n是指字节长度，如不带精度n，默认精度为1。n小于10485761。

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字符类型 GaussDB(DWS)支持的字符类型请参见表1。字符串操作符和相关的内置函数请参见字符处理函数和操作符。 表1 字符类型 名称 描述 长度 存储空间 CHAR(n) CHARACTER(n) NCHAR(n) 定长字符串，不足填充空格。 n是指字节长度，如不带精度n，默认精度为1。n小于10485761。

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字符类型 GaussDB支持的字符类型如表1所示。字符串操作符和相关的内置函数请参见字符处理函数和操作符。 表1 字符类型 名称 描述 存储空间 CHAR(n) CHARACTER(n) NCHAR(n) 定长字符串，不足补空格。n是指字节长度，如不带精度n，默认精度为1。 最大为10MB。

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