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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
实时聚类 聚类算法是非监督算法中非常典型的一类算法，经典的K-Means算法通过提前确定类别数目，计算数据点之间的距离来分类。对于离线静态数据集，我们可以依赖领域中知识来确定类别数目，运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据，数据是在不断变化和演进，类别
实时聚类 聚类算法是非监督算法中非常典型的一类算法，经典的K-Means算法通过提前确定类别数目，计算数据点之间的距离来分类。对于离线静态数据集，我们可以依赖领域中知识来确定类别数目，运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据，数据是在不断变化和演进，类别
异常检测应用场景相当广泛，包括了入侵检测，金融诈骗检测，传感器数据监控，医疗诊断和自然数据检测等。异常检测经典算法包括统计建模方法，基于距离计算方法，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。
异常检测应用场景相当广泛，包括了入侵检测，金融诈骗检测，传感器数据监控，医疗诊断和自然数据检测等。异常检测经典算法包括统计建模方法，基于距离计算方法，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。
StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）
StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）
DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库（具体可以参考”数据湖探索 DLI > 用户指南> 数据管理> 程序包管理> 内置依赖包”），这些常用算法库满足了大部分用户的使用场景。对于用户的PySpark程序依赖了内置算法库未提供的程序库该如何呢？其实PySpark本身
Jar作业等操作 不支持 该操作修改了作业对资源的算法逻辑。 例如原有的算法的语句是执行加减运算，当前需要恢复的状态将算法的语句修改成为乘除取余的运算，是无法从checkpoint直接恢复的。 修改“静态流图” 不支持 该操作修改了作业对资源的算法逻辑。 修改“单TM所占CU数”参数 支持
内容复制到基础镜像中 USER omm 其中，主要包含了以下步骤： 设置pip的可用仓库地址。 使用pip3安装tensorflow算法包。 将安装了算法包的临时镜像builder里的内容复制到基础镜像中（这一步主要是为了减小镜像体积），用于生成最终的自定义镜像。 利用Dockerfile生成自定义镜像。
ID)：访问密钥ID。与私有访问密钥关联的唯一标识符；访问密钥ID和私有访问密钥一起使用，对请求进行加密签名。 SK(Secret Access Key)：与访问密钥ID结合使用的密钥，对请求进行加密签名，可标识发送方，并防止请求被修改。 使用AK/SK认证时，您可以基于签名算法使用AK/SK对请求进行签名，也可以使用专门的签名SDK对请求进行签名。
Spark作业配置 表1 作业配置参数说明 参数名称 参数描述 作业名称（--name） 设置作业名称。 应用程序 选择需要执行的程序包。包括“.jar”和“.py”两种类型。 Jar包的管理方式： 上传OBS管理程序包：提前将对应的jar包上传至OBS桶中。并在此处选择对应的OBS路径。 上传
时间序列预测 流数据处理中经常需要对于时间序列数据进行建模和预测，建模是指提取数据中有用的统计信息和数据特征，预测是指使用模型对未来的数据进行推测。DLI服务提供了一系列随机线性模型，帮助用户在线实时进行模型的建模和预测。 ARIMA (Non-Seasonal) ARIMA（Auto-Regressive
时间序列预测 流数据处理中经常需要对于时间序列数据进行建模和预测，建模是指提取数据中有用的统计信息和数据特征，预测是指使用模型对未来的数据进行推测。DLI服务提供了一系列随机线性模型，帮助用户在线实时进行模型的建模和预测。 ARIMA (Non-Seasonal) ARIMA（Auto-Regressive
Manager之间data传输通道的SSL，会对性能会有较大影响，建议结合安全和性能综合考虑是否开启。 证书文件还需要在作业配置页面的“其他依赖文件”中完成配置。 OBS路径/opt/flink/usrlib/userData/为默认存储依赖文件路径。 请确保已上传密钥和证书到指定的OBS路径下，并在作业配置中的其他依赖文件中引入。
面临市场新的竞争压力及出行服务不断变革，车企通过构建车联云平台和车机OS，将互联网应用与用车场景打通，完成车企数字化服务转型，从而为车主提供更好的智联出行体验，增加车企竞争力，促进销量增长。例如：通过对车辆日常指标数据（电池、发动机，轮胎胎压、安全气囊等健康状态）的采集和分析，及时将维保建议回馈给车主。 优势
默认值为“basic”。 说明： AI增强型即队列加载了AI镜像，该镜像在基础镜像的基础上集成了AI相关的算法包。 tags 否 Array of Objects 队列的标签，使用标签标识云资源。包括“标签键”和“标签值”，具体请参考表3。 elastic_resource_pool_name 否 String
ai：AI增强型（仅SQL的x86_64专属队列支持选择） 默认值为“basic”。 说明： AI增强型即队列加载了AI镜像，该镜像在基础镜像的基础上集成了AI相关的算法包。 resource_type 否 String 队列所属资源类型。 vm：ecf集群 container：容器化集群（k8s） cu_spec
I SQL 2003。 存算分离 DLI解耦计算和存储负载，存算分离架构，存储资源和计算资源按需灵活配置，提高了资源利用率，降低了成本。 企业级多租户 支持计算资源按租户隔离，数据权限控制到队列、作业，帮助企业实现部门间的数据共享和权限管理。 Serverless DLI DLI完全兼容Apache
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