DMS分布式消息服务 DMS分布式消息服务支持以下各种消息类型： Kafka版：基于开源社区版Kafka提供的消息队列服务，向用户提供计算、存储和带宽资源独占式的Kafka专享实例。 RabbitMq版：完全兼容开源RabbitMQ，提供即开即用、消息特性丰富、灵活路由、高可用、

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_PG_FOREIGN_TABLE_COLUMNS 显示外部表的列信息。该视图只有sysadmin权限可以查看。 表1 _PG_FOREIGN_TABLE_COLUMNS字段 名称 类型 描述 nspname name schema名称。 relname name 表名称。 attname

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分布式锁场景最佳实践 分布式锁场景需根据所选取的路由模式来选择合适的策略。 路由模式为single-read-write, single-read-async-double-write时 由于读写都在同一边，分布式锁不受影响。 路由模式为local-read-single-wri

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支持基于TensorFlow、PyTorch版本镜像，CPU/GPU规格的资源类型。请根据实际局点支持的镜像和资源规格选择使用。 前提条件 为了保证训练结果中输出Summary文件，在编写训练脚本时，您需要在脚本中添加收集Summary相关代码。 TensorFlow引擎的训练脚

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INFO:tensorflow:global_step/sec: 0.382191 INFO:tensorflow:step: 81600(global step: 81600) sample/sec: 12.098 loss: 0.000 INFO:tensorflow:global_step/sec:

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install tensorflow”为例，tensorflow的simple页面为https://mirrors.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/tensorflow/。 在页面中可以查看到组件“tensorflow-2.0.0rc

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TensorFlow-1.8作业连接OBS时反复出现提示错误 问题现象 基于TensorFlow-1.8启动训练作业，并在代码中使用“tf.gfile”模块连接OBS，启动训练作业后会频繁打印如下日志信息： Connection has been released. Continuing

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多域协同 支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算；

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cuda10.2 CPU/GPU 是 是 tensorflow2.1-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04 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

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所示。 表1 ModelArts训练基础镜像列表 引擎类型 版本名称 PyTorch pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 TensorFlow tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18

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DDM是否支持分布式JOIN DDM支持分布式JOIN。 表设计时，增加字段冗余 支持跨分片的JOIN，主要实现的方式有三种：广播表，ER分片和ShareJoin。 DDM目前禁止多个表的跨库update和delete。 父主题： SQL语法类

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_PG_USER_MAPPINGS 存储从本地用户到远程的映射。该视图只有sysadmin权限可以查看。 表1 _PG_USER_MAPPINGS字段 名称 类型 描述 oid oid 从本地用户到远程的映射的oid。 umoptions text[] 用户映射指定选项，使用"k

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据插入到分布式表，分布式表引擎会按轮训算法将数据发送到各个分片。 该键是写分布式表保证数据均匀分布在各分片的唯一方式。 规则 不建议写分布式表。 由于分布式表写数据是异步方式，客户端SQL由Balancer路由到一个节点之后，一批写入数据会先落入写入的节点，随后根据分布式表sch

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Python编程基础实验 介绍Python编程基础实验相关知识 TensorFlow介绍 介绍TensorFlow的框架，TensorFlow2.0的基础与高阶操作，TensorFlow2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的

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MoXing 使用MoXing复制数据报错 如何关闭Mox的warmup Pytorch Mox日志反复输出 moxing.tensorflow是否包含整个TensorFlow，如何对生成的checkpoint进行本地Fine Tune？ 训练作业使用MoXing复制数据较慢，重复打印日志

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_PG_FOREIGN_DATA_WRAPPERS 显示外部数据封装器的信息。该视图只有sysadmin权限可以查看。 表1 _PG_FOREIGN_DATA_WRAPPERS字段 名称 类型 描述 oid oid 外部数据封装器的oid。 fdwowner oid 外部数据封装器的所有者的oid。

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_PG_FOREIGN_SERVERS 显示外部 服务器 的信息。该视图只有sysadmin权限可以查看。 表1 _PG_FOREIGN_SERVERS字段 名称 类型 描述 oid oid 外部服务器的oid。 srvoptions text[] 外部服务器指定选项，使用“keyword=value”格式的字符串。

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_PG_FOREIGN_TABLES 存储所有的定义在本数据库的外部表信息。只显示当前用户有权访问的外部表信息。该视图只有sysadmin权限可以查看。 表1 _PG_FOREIGN_TABLES字段 名称 类型 描述 foreign_table_catalog information_schema

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GaussDB 分布式独立部署与分布式混合部署有什么区别 分布式独立部署 适用于大数据量，期望可以通过横向扩展提高实例数据容量和并发能力，并且分布式混合部署无法满足性能诉求的场景。 所有组件均部署在独立的E CS 上，性能无争抢，但是成本高。以默认配置（3CN，3副本，3分片）为例，有

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source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.8 如果需要在其他python环境里安装，请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎。 在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。 pip install

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示例1：注册个人分布式身份 场景描述 本章以注册个人分布式身份为例。 涉及其他云服务接口 无。 注册个人分布式身份 接口相关信息 URI格式 ：POST /v1/{project_id}/tdis/did 请求示例 POST https://{tdis_endpoint}/v1/

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