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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图2 知识融合 表1 知识融合说明 融合过程 过程说明 初步筛选 知识融合需要初步筛选与融合标识符相似的实体数据。 判断属性相似度 初步筛选与融合标识符相似的数据后，需要配置相似属性和相似度函数，并判断数据之间的属性相似度。 融合知识 对属性相似度均达到阈值条件的数据进行融合。 综上

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职务序列管理 路径：核心人事-控制台-职岗体系-职务序列 图1 职务序列 职务序列的新增 单击【新建】弹出新建弹窗，在页面输入信息后，单击【保存】，创建成功 图2 新增职务序列1 图3 新增职务序列2 职务序列的编辑 信息如有错误需要更正，单击【编辑】，针对需要修改的信息重新编辑

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SEQUENCE 除了为序列指定cache，方法二所实现的功能基本与方法一类似。但是一旦定义cache，序列将会产生空洞(序列值为不连贯的数值，如：1.4.5)，并且不能保序。另外为某序列指定从属列后，该列删除，对应的sequence也会被删除。虽然数据库并不限制序列只能为一列产生默认值，但最好不要多列共用同一个序列。

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SEQUENCE 除了为序列指定cache，方法二所实现的功能基本与方法一类似。但是一旦定义cache，序列将会产生空洞(序列值为不连贯的数值，如：1.4.5)，并且不能保序。另外为某序列指定从属列后，该列删除，对应的sequence也会被删除。虽然数据库并不限制序列只能为一列产生默认值，但建议不要多列共用同一个序列。

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全局序列概述 全局序列主要指基于DB的全局序列。 支持修改自增序列初始值。 全局序列主要保证ID全局唯一，并不能保证一定是连续递增的。 对使用DDM自增序列，不允许用户传null值以外的值，当用户不传或传null值时，DDM会默认分配，如果用户手工赋值会有和DDM分配自增键值冲突的风险。

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数据序列化 操作场景 Spark支持两种方式的序列化 ： Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说，具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下，KryoSerializer的性能可以达到JavaS

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SEQUENCE 除了为序列指定cache，方法二所实现的功能基本与方法一类似。但是一旦定义cache，序列将会产生空洞(序列值为不连贯的数值，如：1.4.5)，并且不能保序。另外为某序列指定从属列后，该列删除，对应的sequence也会被删除。 虽然数据库并不限制序列只能为一列产生默认值，但建议不要多列共用同一个序列。

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北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法，如K-Means、随机森林、正态贝叶斯、支持向量机、期望最大EM等，实现遥感影像快速分类 图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8

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序列号生成函数 generate_series()函数根据指定的开始值(start)、结束值(stop)和步长(step)返回一个基于系列的集合。 generate_series()函数的入参中，当step是正数且start大于stop，则返回零行。相反，当step是负数且sta

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函数支持json序列化和反序列化 使用NET Core CLI 使用Visual Studio 父主题： 开发事件函数

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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似度。 融合知识 对属性相似度均达到阈值条件的数据进行融合。 综上所述，在创建图谱的过程中，需要配置知识融合的融合标识符、待融合的实体、相似度函数和相似度阈值等参数，KG服务会根据所配置的参数进行知识融合。配置知识融合的详细步骤请见配置知识融合。 如何选择融合标识符 融合标识符从

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融合版本删除单个basicAw 功能介绍 融合版本删除单个basicAw URI DELETE /v3/{project_id}/basic-aw/{aw_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，固定长度32位字符（字母和数字）。

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序列号生成函数 generate_series()函数根据指定的开始值(start)、结束值(stop)和步长(step)返回一个基于系列的集合。 generate_series()函数的入参中，当step是正数且start大于stop，则返回零行。相反，当step是负数且sta

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序列号生成函数 generate_series()函数根据指定的开始值(start)、结束值(stop)和步长(step)返回一个基于系列的集合。 generate_series()函数的入参中，当step是正数且start大于stop，则返回零行。相反，当step是负数且sta

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一个常见用法是使用生成数据点的机器名称以及机器所属的集群或池的名称来注释数据点。这使您可以轻松地制作显示每个服务器的服务状态的仪表盘，以及显示跨逻辑服务器池的聚合状态的仪表盘。 OpenTSDB系统表简介 OpenTSDB是基于HBase存储时序数据的，在集群中开启OpenTSD

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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通，实现IT-OT系统融合。 医疗保健场景：将华为云大数据、机器学习等服务部署在客户机房，通过将医疗数据存储在CloudPond上，实现快速医疗信息分析和检索。 在线游戏场景：在线游戏依赖于低时延给玩家带来更好的游戏体验。CloudPond允许游戏厂商将服务器部署在离最终客户更近

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、合理，有助于提高管制策略的有效性和针对性。 闭环管理与自主学习机制：国蓝中天实现了污染摸排流程化反馈数据的闭环管理与自主学习。这种机制使得管制系统能够不断学习和优化，进一步提高污染管治的有效性。通过持续的数据反馈和学习，系统能够不断完善自身，适应不断变化的污染状况。

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NPU_Flash_Attn融合算子约束 query、key、value都需要梯度。默认开启重计算，则前向时qkv没有梯度，如果需要关闭重计算，可以在yaml配置 `disable_gradient_checkpointing: true` 关闭，但显存占用会直线上升。 attn_mask

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