Huawei LiteOS 官网：liteos.orgHuawei LiteOS 论坛：https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum-729-1.htmlHuawei LiteOS 开源代码：(码云)https://gitee.com/LiteOS/LiteOS；（github）https://githu

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返回由malloc分配的字符串的指针，它包含numeric类型nums[i]的字符串表达 */ num = PGTYPESnumeric_from_asc(nums[i], &endptr); if (!num) check_errno();

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常用看板 待办 收藏 帖子 精华 父主题： 看板

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返回由malloc分配的字符串的指针，它包含numeric类型nums[i]的字符串表达 */ num = PGTYPESnumeric_from_asc(nums[i], &endptr); if (!num) check_errno();

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置过高可能会引起驱动程序的内存不足错误（取决于spark.driver.memory和JVM的对象内存开销）。设置合理的限制可以避免驱动程序出现内存不足的错误。 1G spark.driver.host Driver监测的主机名或IP地址，用于Driver与Executor进行通信。

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返回由malloc分配的字符串的指针，它包含numeric类型nums[i]的字符串表达 */ num = PGTYPESnumeric_from_asc(nums[i], &endptr); if (!num) check_errno();

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量词ALL，ANY和SOME可以参考以下方式，结合比较操作符一起使用： expression operator quantifier ( subquery ) 以下是一些量词和比较运算符组合的含义，ANY和SOME具有相同的含义，表中的ANY换为SOME也同样： 表达式 含义 A =

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不支持日期、时间戳、decimal、numeric、json等特殊数据类型的比对。 数据比对任务不支持数据表字段名包含数据库关键字的表进行数据比对。 数据比对任务单表比较仅支持100个以内的字段进行比较， 如果单表的字段超过一百， 可以分两次指定不同的比较字段的白名单进行数据比对。 当前只支

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常用操作 常用CRUD操作

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常用操作 清理网络规则文件 卸载边缘实例的数据盘 通过puttygen.exe工具创建的密钥对，导入控制台失败怎么办？ 为配置了多网卡的边缘实例配置策略路由 通过扩展网卡绑定的弹性公网IP访问公网

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AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法

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ON格式的识别结果，用户需要通过编码将识别结果对接到业务系统或保存为TXT、Excel等格式。 首次使用NLP 如果您是首次使用NLP的用户，建议您学习并了解如下信息： 功能介绍 通过功能介绍章节的内容，了解NLP不同功能的具体介绍，主要包括 自然语言处理基础 （Natural Language

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是 String 需要进行比较的目标参数组模板ID，需要与源参数组模板的部署形态相同才可比较。 响应参数 表3 参数说明 参数 参数类型 描述 differences Array of objects 参数组之间的差异集合。 详情请参见表 differences字段数据结构说明 表4

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gs_sensitive_data_discovery(scan_target text, scan_classifier text) 描述：扫描目标数据，返回统计的扫描结果。 参数： scan_target：指定扫描对象，取值必须是schema、table或column的名称，但必须指定扫描对象的上级名称，比如

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gs_sensitive_data_discovery(scan_target text, scan_classifier text) 描述：扫描目标数据，返回统计的扫描结果。 参数： scan_target：指定扫描对象，取值必须是schema、table或column的名称，但必须指定扫描对象的上级名称，比如

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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原因分析 该机器在进行过某些Windows功能的启用或关闭后未进行重启。 处理方法 请重启机器。 must log in to complete the current configuration or the configuratio\r\nn in progress must be

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据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情况，联合多个参与者的具有相同特征的多行样本进行联邦机器学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。

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定是否为HSS预置的诱饵文件。 诱饵文件不会对您的业务产生影响，也不存在任何的恶意行为，若将诱饵文件删除，HSS将无法诱捕新型未知的勒索病毒。 创建Linux防护策略完成后，智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为，对绕过诱饵文件的勒索病毒进行告警。 Windows防护勒索

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Loss）是一种衡量模型预测结果和真实结果差距的指标，通常情况下越小越好。 一般来说，一个正常的Loss曲线是单调递减的，即随着训练的进行，Loss值不断减小，直到收敛到一个较小的值。以下给出了几种正常的Loss曲线形式： 图2 正常的Loss曲线：平滑下降 图3 正常的Loss曲线：阶梯下降 如果

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征的多行样本进行可信联邦学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行可信联邦学习，联合建模。 概念术语

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