对二级分区表合并二级分区 使用ALTER TABLE MERGE SUBPARTITIONS可以将多个二级分区合并为一个分区。 例如，将二级分区表hash_list_sales的分区product1_channel1、product1_channel2、product1_chan

查看更多 →

对二级分区表合并二级分区 使用ALTER TABLE MERGE SUBPARTITIONS可以将多个二级分区合并为一个分区。 例如，将二级分区表hash_list_sales的分区product1_channel1、product1_channel2、product1_chan

查看更多 →

Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“

查看更多 →

合并文件（API名称：mergeRiskBigFile） 功能介绍 该接口用于分片上传文件时，合并分片上传的文件。 URL 请求方式 HTTPS地址 消息体类型 POST https://AppCube 域名 /service/ISDP__SecurityRiskBO/1.0.1/mergeRiskBigFile

查看更多 →

账户中有多条激励，是否可以合并申请？ 可以。申请发放激励时，可勾选多条激励，批量申请发放激励。 父主题： 激励

查看更多 →

source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.8 如果使用其他引擎，请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎的名称及其版本号。 图1 激活环境 在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。 pip

查看更多 →

序包等多种环境，包括TensorFlow、MindSpore、PyTorch、Spark等。您也可以使用pip install在Notobook或Terminal中安装外部库。 在Notebook中安装 例如，通过JupyterLab在“TensorFlow-1.8”的环境中安装Shapely。

查看更多 →

模型版本。 model_type String 模型类型，取值为：TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/Scikit_Learn/XGBoost/MindSpore/Image/PyTorch。 model_size Long 模型大小，单位为字节数。 tenant

查看更多 →

对一级分区表合并分区 使用ALTER TABLE MERGE PARTITIONS可以将多个分区合并为一个分区。 例如，将范围分区表range_sales的分区date_202001和date_202002合并为一个新的分区，并更新Global索引。 ALTER TABLE range_sales

查看更多 →

取到本地，在本地进行分支合并，对产生的冲突进行修复，成功将内容合并到master分支后，再提交到远程仓库。 在 代码托管服务 的控制台上解决分支合并冲突 代码托管服务支持分支管理，在进行分支合并时，可能会产生冲突，本案例将复现产生冲突的分支合并请求，并解决合并请求冲突。 新建一个仓库名为Demo_Test。

查看更多 →

ALM-19018 HBase合并队列超出阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测HBase服务的compaction队列长度，默认当连续3次检测到HBase服务的compaction队列长度超过告警的阈值（默认100）时产生该告警。当compaction队列长度小于告警的阈值时，告警恢复。

查看更多 →

发送短信时，重复号码是否合并处理？ 对于同一次发送短信的请求，短信平台会校验同一短信内容的接收号码是否重复。针对重复号码只会正常发送一条，其余返回错误响应（status：E200041）。 父主题： 短信发送相关

查看更多 →

分段上传-合并段(Python SDK) 功能说明 如果用户上传完所有的段，就可以调用合并段接口，系统将在服务端将用户指定的段合并成一个完整的对象。在执行“合并段”操作以前，用户不能下载已经上传的数据。在合并段时需要将多段上传任务初始化时记录的附加消息头信息拷贝到对象元数据中，其

查看更多 →

字符集和字符序合并规则 在MYSQL兼容模式（即sql_compatibility = 'MYSQL'）的数据库下，且设置参数b_format_version='5.7'和b_format_dev_version='s2'时，可以将不同字符集字符序的表达式按一定优先级处理，来确定

查看更多 →

字符集和字符序合并规则 在B兼容模式（即sql_compatibility = 'B'）的数据库下，且设置参数b_format_version='5.7'和b_format_dev_version='s2'时，可以将不同字符集字符序的表达式按一定优先级处理，来确定字符串比较运算时的使用的字符序和表达式的字符集。

查看更多 →

restrict the list of returned objects by their fields. Defaults to everything. labelSelector No A selector to restrict the list of returned objects

查看更多 →

Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left 问题现象 创建训练作业，Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示：“No space left”。 原因分析 TensorFlow多节点任务会启动parameter server（

查看更多 →

推理基础镜像详情PyTorch（CPU/GPU） ModelArts提供了以下PyTorch（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二：pytorch_1.8.2-cuda_11

查看更多 →

在Notebook中添加自定义IPython Kernel 使用场景 当前Notebook默认内置的引擎环境不能满足用户诉求，用户可以新建一个conda env按需搭建自己的环境。本小节以搭建一个“python3.6.5和tensorflow1.2.0”的IPython Kernel为例进行展示。 操作步骤 创建conda

查看更多 →

华为HiLens上可以运行哪些TensorFlow和Caffe的模型？ 准确地说，华为HiLens上只能运行“om”模型，华为HiLens管理控制台的“模型导入（转换）”功能支持将部分TensorFlow/Caffe模型转换成“om”模型。 当前可支持的TensorFlow/Caffe算子范围请参

查看更多 →

CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎TensorFlow2.1 CPU/GPU 是 是 tensorflow1.13-cuda10.0-cudnn7-ubuntu18.04 GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎TensorFlow1.13.1 GPU 是 是 conda3-ubuntu18

查看更多 →