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log
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log命令用于修改&查询系统的日志打印等级。log level [levelNum]暂不支持设置module、path。该命令依赖于LOSCFG_SHELL_LK，可以通过make menuconfig在菜单项中开启"Enable Shell lk"使能。Debug ---> Enable a Debug Version ---> En
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AB类log函数评分方案
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会小于60分。 AB类log函数评分原则（Principle） A类，错一项就不能及格（低于60）。 B类，再怎么错都不会不及格（除非评分项不包括A类）。 全错则是0分，全对则是100分。 如果评分项是空集，则是0分。 C类， 不参与评分 AB类log函数评测分数计算实现（Equation）
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LOG
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LOG
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LOG_LEVEL 枚举值 对应值 描述 IDEA_LEVEL_ERROR 0 错误级别 IDEA_LEVEL_WARNING 1 警告级别 IDEA_LEVEL_INFO 2 信息级别 IDEA_LEVEL_DEBUG 3 调试级别 父主题： 枚举定义
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log
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log log函数根据给定底数及指数返回自然对数。 命令格式 log(DOUBLE base, DOUBLE a) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 base 是 DOUBLE、BIGINT、DECIMAL、STRING类型。 参数base的格式包括浮点数格式、整数格式、字符串格式。
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log
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log log函数根据给定底数及指数返回自然对数。 命令格式 log(DOUBLE base, DOUBLE a) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 base 是 DOUBLE、BIGINT、DECIMAL、STRING类型。 参数base的格式包括浮点数格式、整数格式、字符串格式。
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适用于人工智能与机器学习场景的合规实践
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log10
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返回NULL。 select log10(null); 返回NULL。 select log10(0); 返回0.9542425094393249。 select log10(9); 返回1。 select log10(10); 父主题： 数学函数
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log2
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示例代码 返回NULL。 select log2(null); 返回NULL。 select log2(0); 返回3.1699250014423126。 select log2(9); 返回4。 select log2(16); 父主题： 数学函数
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log10
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返回NULL。 select log10(null); 返回NULL。 select log10(0); 返回0.9542425094393249。 select log10(9); 返回1。 select log10(10); 父主题： 数学函数
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log2
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示例代码 返回NULL。 select log2(null); 返回NULL。 select log2(0); 返回3.1699250014423126。 select log2(9); 返回4。 select log2(16); 父主题： 数学函数
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目标库参数log
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MySQL到MySQL出云场景下，所选的迁移对象包含自定义函数，但目标数据库不支持创建自定义函数，可能会导致迁移失败。 不通过提示及处理建议 不通过原因：目标数据库不支持自定义函数。 处理建议：请检查目标数据库my.cnf文件中是否存在参数log_bin_trust_function_creators=on，若不存在则在my
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方案概述
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方案概述
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FunctionGraph创建一个函数，进行数据处理并调用ModelArts在线服务获取预测结果，并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托，用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台ModelArts
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GS_OPT_MODEL
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AiEngine端所部署的host ip地址。 port integer AiEngine端所侦听的端口号。 max_epoch integer 模型每次训练的迭代次数上限。 learning_rate real 模型训练的学习速率，推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度降维系数。
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GS
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AiEngine端所部署的host ip地址。 port integer AiEngine端所侦听的端口号。 max_epoch integer 模型每次训练的迭代次数上限。 learning_rate real 模型训练的学习速率，推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度降维系数。
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GS_OPT_MODEL
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AiEngine端所部署的host ip地址。 port integer AiEngine端所侦听的端口号。 max_epoch integer 模型每次训练的迭代次数上限。 learning_rate real 模型训练的学习速率，推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度降维系数。
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GS
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AiEngine端所部署的host ip地址。 port integer AiEngine端所侦听的端口号。 max_epoch integer 模型每次训练的迭代次数上限。 learning_rate real 模型训练的学习速率，推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度降维系数。
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基本概念
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自监督学习（Self-Supervised Learning，简称SSL）是一种机器学习方法，它从未标记的数据中提取监督信号，属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习，从而生成有用的表示，可用于后续任务。它无需额外的人工标签数据，因为监督信号直接从数据本身派生。 有监督学习
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log-agent插件
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uent-bit、cop-logs、log-operator和otel-collector。 fluent-bit：日志收集器，以DaemonSet形式安装在每个节点。 cop-logs：负责采集侧配置文件生成及更新的组件。 log-operator：负责解析及更新日志规则的组件。
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GS_OPT_MODEL
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GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： 系统表
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