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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
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
配置时间模型 Flink中主要提供两种时间模型：Processing Time和Event Time。 DLI允许在创建Source Stream和Temp Stream的时候指定时间模型以便在后续计算中使用。 配置Processing Time Processing Time是
配置时间模型 Flink中主要提供两种时间模型：Processing Time和Event Time。 DLI允许在创建Source Stream和Temp Stream的时候指定时间模型以便在后续计算中使用。 配置Processing Time Processing Time是
资产识别与管理 DLI 可以通过标签实现资源的标识与管理。 使用场景 通常您的业务系统可能使用了华为云的多种云服务，您可以为这些云服务下不同的资源实例分别设置标签，各服务的计费详单会体现这些资源实例设置的标签。如果您的业务系统是由多个不同的应用构成，为同一种应用拥有的资源实例设置
距离计算方法，线性模型和非线性模型等。 我们采用一种基于随机森林的异常检测方法： One-pass算法，O(1)均摊时空复杂度。 随机森林结构仅构造一次，模型更新仅仅是节点数据分布值的更新。 节点存储多个窗口的数据分布信息，能够检测数据分布变化。 异常检测和模型更新在同一个代码框架中完成。
加上q个之前值的白噪声的线性组合。利用线性组合的权值也可预测下一个值。 ARMA(p, q)：自回归移动平均模型，综合了AR和MA两个模型的优势，在ARMA模型中，自回归过程负责量化当前数据与前期数据之间的关系，移动平均过程负责解决随机变动项的求解问题，因此，该模型比AR/MA更为有效和常用。
加上q个之前值的白噪声的线性组合。利用线性组合的权值也可预测下一个值。 ARMA(p, q)：自回归移动平均模型，综合了AR和MA两个模型的优势，在ARMA模型中，自回归过程负责量化当前数据与前期数据之间的关系，移动平均过程负责解决随机变动项的求解问题，因此，该模型比AR/MA更为有效和常用。
VALIDATE | IO } 描述 显示一条语句的逻辑的或者分布式的执行计划，也可以用于校验一条SQL语句，或者是分析IO。 参数TYPE DISTRIBUTED用于显示分片后的计划（fragmented plan）。每一个fragment都会被一个或者多个节点执行。Fragments sep
距离计算方法，线性模型和非线性模型等。 我们采用一种基于随机森林的异常检测方法： One-pass算法，O(1)均摊时空复杂度。 随机森林结构仅构造一次，模型更新仅仅是节点数据分布值的更新。 节点存储多个窗口的数据分布信息，能够检测数据分布变化。 异常检测和模型更新在同一个代码框架中完成。
sql_containing_cte_name 格式 无。 说明 包含了cte_name定义的公共表达式的SQL语句。 父主题： 标示符
Connector 可以支持通过 Flink 操作（读取、插入、修改、删除） Doris 中存储的数据。详情可参考Flink Doris Connector 只能对Unique Key模型的表进行修改和删除操作。 表1 支持类别 类别 详情 支持表类型 源表、维表、结果表 父主题： Doris
parallel_number 否 Integer 最大并行度。 并行数为作业每个算子的并行数，适度增加并行数会提高作业整体算力，但也须考虑线程增多带来的切换开销，上限是计算单元CU数的4倍，最佳实践为计算单元CU数的1-2倍。 tm_cus 否 Integer 单个taskManagerCU数量。
sql_containing_cte_name 格式 无。 说明 包含了cte_name定义的公共表达式的SQL语句。 父主题： 标示符
在委托设置页面，按需选择所需的委托权限。 其中“DLI Datasource Connections Agency Access”是跨源场景访问和使用VPC、子网、路由、对等连接的权限。 了解更多DLI委托权限请参考DLI委托权限。 选择dli_management_agency需要包含的权限后，并单击“更新委托权限”。
名称 程序包名称。 所有者 上传程序包的用户名称。 包类型 程序包的类型。支持的包类型如下： JAR：用户jar文件。 PyFile：用户Python文件。 File：用户文件。 ModelFile：用户AI模型文件。 状态 创建程序包的状态。 上传中（Uploading）：表示程序包正在上传。
CREATE VIEW：基于给定的select语句创建视图，不会将select语句的结果写入磁盘。 OR REPLACE：指定该关键字后，若视图已经存在将不报错，并根据select语句更新视图的定义。 注意事项 所要创建的视图必须是当前数据库下不存在的，否则会报错。当视图存在时，可通过增加OR
不支持队列类型切换，如需使用其他队列类型，请重新购买新的队列。 不支持切换队列的计费模式。 队列不支持切换区域。 16CUs队列不支持扩容和缩容。 64CUs队列不支持缩容。 创建队列时，仅支持包年包月队列和按需专属队列选择跨AZ双活，且跨AZ的队列价格为单AZ模式下的2倍。 新创建的队列需要运行作业后才可进行扩缩容。
在下拉列表中选择要使用的队列。 选择Spark版本。在下拉列表中选择支持的Spark版本，推荐使用最新版本。 不建议长期混用不同版本的Spark/Flink引擎。 长期混用不同版本的Spark/Flink引擎会导致代码在新旧版本之间不兼容，影响作业的执行效率。 当作业依赖于特定版本的库或组件，
g, pattern, function) → varchar 描述：使用function替换与字符串中的正则表达式模式匹配的子字符串的每个实例。对于每个匹配，以数组形式传递的捕获组都会调用lambda表达式函数。捕获组号从1开始；整个匹配没有分组（如果需要，请用括号将整个表达式括起来）。
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