join来提升查询效率。 优化前 创建两个基表t1、t2： 1 2 CREATE TABLE t1(a int, b int, c int not null) WITH(orientation=row); CREATE TABLE t2(a int, b int, c int not

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依赖库 批量迁移jfrog仓库至私有依赖库 部署 通过代理主机在内网部署应用 基于Nginx实现应用的灰度发布 基于Kubernetes Nginx-Ingress实现应用的灰度发布 通过自托管资源池部署应用至云下IDC 通过自托管资源池实现跨Region虚拟机部署 测试计划 基

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join来提升查询效率。 优化前 创建两个基表t1、t2： 1 2 CREATE TABLE t1(a int, b int, c int not null) WITH(orientation=row); CREATE TABLE t2(a int, b int, c int not

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join来提升查询效率。 优化前 创建两个基表t1、t2： 1 2 CREATE TABLE t1(a int, b int, c int not null) WITH(orientation=row); CREATE TABLE t2(a int, b int, c int not

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6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 explain verbose select count(*) as numwait from lineitem l1, orders where o_orderkey = l1.l_orderkey

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证书选型案例 表1 以下为部分典型行业证书选型案例，您在选购证书时可以进行参考。 实例 所属行业 业务特征 常用证书类型 中国农业银行 中国平安 金融、银行、保险 有严格的数据保密要求 希望在网站地址栏展示身份信息 EV 教育部 淘宝、京东 百度、新浪、今日头条 上海证券交易所 国家电网

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实践案例指引 本文汇总了基于测试计划服务(CodeArts TestPlan)常见应用场景的操作实践，为每个实践提供详细的方案描述和操作指导，助力用户高质量进行测试活动。 表1 CodeArts TestPlan最佳实践一览表 最佳实践 说明 测试用例三层管理 本实践为您介绍如何使用“用例库-基线版本-测试版本”

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典型配置案例 单AP组网场景 纯AP组网场景 AR+AP组网场景 AR+交换机+AP组网场景 防火墙+交换机+AP组网场景 防火墙+核心交换机+接入交换机+云AP组网场景 防火墙+核心交换机+接入交换机+AP+独立AC组网场景 防火墙+核心交换机+接入交换机+AP+随板AC组网场景

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典型配置案例 企业边界天关透明直路 企业边界天关旁挂策略路由直路（三层) 企业边界天关旁路镜像流状态检测（USG6502E-C天关、USG6503E-C天关、USG6603F-C天关） 企业边界防火墙旁路镜像流状态检测（USG6000F防火墙） 企业边界天关旁路镜像引流透传场景 企业内部存在NAT转换场景

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实践案例指引 表1 CodeArts Link服务最佳实践指引 最佳实践 说明 Jira与CodeArts Req数据双向同步 介绍如何通过CodeArts Link实现Jira与CodeArts Req的数据双向同步，从而提高企业运作效率、提高数据资产的复用率。

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典型使用案例 在这个章节中，我们将介绍一个QingTian Enclave的使用场景。其中包含了一些角色和基本的工作流程，同时使用了华为云数据加密服务（DEW）的KMS子服务，华为云统一身份认证服务（IAM）和华为云 对象存储服务 （OBS）。 工作流程 构建QingTian Enclave镜像

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keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data(args.data_url) x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

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历史待下线案例 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 示例：从 0 到 1 制作 自定义镜像 并用于训练（Pytorch+CPU/GPU） 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU） 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MindSpore+Ascend）

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案例：使排序下推 现象描述 在做场景性能测试时，发现某场景大部分时间是CN端在做window agg，占到总执行时间95%以上，系统资源不能充分利用。研究发现该场景的特点是：将两列分别求sum作为一个子查询，外层对两列的和再求和后做trunc，然后排序。 表结构如下所示： 1 2

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SQL调优案例 案例：选择合适的分布列 案例：建立合适的索引 案例：增加JOIN列非空条件 案例：使排序下推 案例：设置cost_param对查询性能优化 案例：调整局部聚簇键 案例：调整中间表存储方式 案例：改建分区表 案例：调整GUC参数best_agg_plan 案例：改写SQL排除剪枝干扰

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案例：调整分布键 现象描述 某局点测试过程中EXPLAIN ANALYZE后有如下情况： 从执行信息上比较明确的可以看出HashJoin是整个计划的性能瓶颈点，并且从HashJoin的执行时间信息[2657.406,93339.924](数值的具体含义请参见SQL执行计划详解)，

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实际调优案例 案例：调整查询重写GUC参数rewrite_rule 案例：调整基于代价的查询重写GUC参数costbased_rewrite_rule 案例：建立合适的索引 案例：增加JOIN列非空条件 案例：改写SQL消除子查询 案例：改写SQL消除in-clause 父主题：

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分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” 问题现象 多机或多卡使用“tf.variable”会造成以下错误： WARNING:tensorflow:Gradient is None for variable:v0/tower_0/UNET_v7/sub_pixel/Variable:0

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实际调优案例 案例：选择合适的分布列 案例：建立合适的索引 案例：增加JOIN列非空条件 案例：使排序下推 案例：设置cost_param对查询性能优化 案例：调整局部聚簇键 案例：调整中间表存储方式 案例：改建分区表 案例：调整GUC参数best_agg_plan 案例：改写SQL消除子查询（案例1）

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实际调优案例 案例：选择合适的分布列 案例：建立合适的索引 案例：增加JOIN列非空条件 案例：使排序下推 案例：设置cost_param对查询性能优化 案例：调整分布键 案例：调整局部聚簇键 案例：改建分区表 案例：调整GUC参数best_agg_plan 案例：改写SQL消除子查询

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案例：调整分布键 现象描述 某局点测试过程中EXPLAIN ANALYZE后有如下情况： 从执行信息上比较明确的可以看出HashJoin是整个计划的性能瓶颈点，并且从HashJoin的执行时间信息[2657.406,93339.924](数值的具体含义请参见SQL执行计划详解)，

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