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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
stddev_samp函数用于返回指定列的样本偏差。 命令格式 stddev_samp(col) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 col 是 数据类型为数值的列。其他类型返回NULL。 返回值说明 返回DOUBLE类型的值。 示例代码 计算所有商品库存（items）的样本偏差。命令示例如下：
var_samp函数用于返回指定列的样本方差。 命令格式 var_samp(col) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 col 是 数据类型为数值的列。 其他类型返回NULL。 返回值说明 返回DOUBLE类型的值。 示例代码 计算所有商品库存（items）的样本方差。命令示例如下：
var_samp函数用于返回指定列的样本方差。 命令格式 var_samp(col) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 col 是 数据类型为数值的列。 其他类型返回NULL。 返回值说明 返回DOUBLE类型的值。 示例代码 计算所有商品库存（items）的样本方差。命令示例如下：
stddev_samp函数用于返回指定列的样本偏差。 命令格式 stddev_samp(col) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 col 是 数据类型为数值的列。其他类型返回NULL。 返回值说明 返回DOUBLE类型的值。 示例代码 计算所有商品库存（items）的样本偏差。命令示例如下：
covar_samp covar_samp函数用于返回两列数值样本协方差。 命令格式 covar_samp(col1, col2) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 col1 是 数据类型为数值的列。其他类型返回NULL。 col2 是 数据类型为数值的列。其他类型返回NULL。
covar_samp covar_samp函数用于返回两列数值样本协方差。 命令格式 covar_samp(col1, col2) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 col1 是 数据类型为数值的列。其他类型返回NULL。 col2 是 数据类型为数值的列。其他类型返回NULL。
sign sign函数用于返回a所对应的正负号。 命令格式 sign(DOUBLE a) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 a 是 DOUBLE、BIGINT、DECIMAL、STRING类型。 参数a的格式包括浮点数格式、整数格式、字符串格式。 返回值说明
sign sign函数用于返回a所对应的正负号。 命令格式 sign(DOUBLE a) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 a 是 DOUBLE、BIGINT、DECIMAL、STRING类型。 参数a的格式包括浮点数格式、整数格式、字符串格式。 返回值说明
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）
即开即用，Serverless架构。 需要较强的技术能力进行搭建、配置、运维。 高可用 具有跨AZ容灾能力。 无 高易用 学习成本 学习成本低，包含10年、上千个项目经验固化的调优参数。同时提供可视化智能调优界面。 学习成本高，需要了解上百个调优参数。 支持数据源 云上：OBS、RDS、DWS、CSS、MongoDB、Redis。
返回所有输入值之间的数字字段的样本方差 COLLECT([ ALL | DISTINCT ] expression) MULTISET 返回所有输入值的MULTISET VARIANCE([ ALL | DISTINCT ] expression) DOUBLE 返回所有输入值之间的数字字段的样本方差
返回所有输入值之间的数字字段的样本方差 COLLECT([ ALL | DISTINCT ] expression) MULTISET 返回所有输入值的MULTISET VARIANCE([ ALL | DISTINCT ] expression) DOUBLE 返回所有输入值之间的数字字段的样本方差
返回所有输入值之间的数字字段的样本方差 COLLECT([ ALL | DISTINCT ] expression) MULTISET 返回所有输入值的MULTISET VARIANCE([ ALL | DISTINCT ] expression) DOUBLE 返回所有输入值之间的数字字段的样本方差
col2) DOUBLE 返回两列数值协方差。 covar_samp covar_samp(col1, col2) DOUBLE 返回两列数值样本协方差。 max max(col) DOUBLE 返回最大值。 min min(col) DOUBLE 返回最小值。 percentile
col2) DOUBLE 返回两列数值协方差。 covar_samp covar_samp(col1, col2) DOUBLE 返回两列数值样本协方差。 max max(col) DOUBLE 返回最大值。 min min(col) DOUBLE 返回最小值。 percentile
返回所有输入值之间的数字字段的样本方差 COLLECT([ ALL | DISTINCT ] expression) MULTISET 返回所有输入值的MULTISET VARIANCE([ ALL | DISTINCT ] expression) DOUBLE 返回所有输入值之间的数字字段的样本方差
的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上，通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上，对于DLI这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源，那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢？ 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
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