机器学习端到端场景 本章节以图像分类为例，阐述机器学习端到端场景的完整开发过程，主要包括数据标注、模型训练、服务部署等过程。您可以前往AI Gallery搜索订阅预置的“图像分类-ResNet_v1_50工作流”进行体验。 准备工作 准备一个图像分类算法（或者可以直接从AI Ga

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数值类型 表1列出了ecpg提供的数值类型(numeric\decimal)数据的常用接口： 表1 数值类型常用接口 API接口 接口描述 说明 numeric* PGTYPESnumeric_new(void) 请求一个指向新分配的numeric变量的指针。 该函数在堆上创建n

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数值类型 表1列出了ecpg提供的数值类型(numeric\decimal)数据的常用接口： 表1 数值类型常用接口 API接口 接口描述 说明 numeric* PGTYPESnumeric_new(void) 请求一个指向新分配的numeric变量的指针。 该函数在堆上创建n

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数值类型 表1列出了ecpg提供的数值类型(numeric\decimal)数据的常用接口： 表1 数值类型常用接口 API接口 接口描述 说明 numeric* PGTYPESnumeric_new(void) 请求一个指向新分配的numeric变量的指针。 该函数在堆上创建n

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numeric_type_t1; 与整数类型相比，任意精度类型需要更大的存储空间，其存储效率、运算效率以及压缩比效果都要差一些。在进行数值类型定义时，优先选择整数类型。当且仅当数值超出整数可表示最大范围时，再选用任意精度类型。 使用Numeric/Decimal进行列定义时，建议指定该列的精度p以及标度s。

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数值类型 表1列出了ecpg提供的数值类型(numeric\decimal)数据的常用接口： 表1 数值类型常用接口 API接口 接口描述 说明 numeric* PGTYPESnumeric_new(void) 请求一个指向新分配的numeric变量的指针。 该函数在堆上创建n

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数值 数值组件用于记录数字类型的数据信息，例如数量、年龄、库存、金额等。数值组件支持输入数字的最大有效长度为15位，数字较长时，系统会自动添加分隔符。如果有超过15位数字的输入要求，建议替换为文本组件。 在表单开发页面，从“数据组件”中，拖拽“数值”组件至表单设计区域，如图1。 图1

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使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链，完成建模，帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像，并进入MLS Editor可视化编辑界面，具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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什么是溢出金额？ 溢出金额是指：本期信用额度支付的退费金额大于信用额度支付的消费金额时产生的金额，如信用额度支付的退费金额为-10元，信用额度支付的消费金额5元。那么溢出金额为-10元+5元=-5元 ，溢出金额会用于偿还本账号下历史未结清的账单及本期以后账单。 父主题： 账单

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UMBER类型数值的精度是指整个数值包含的所有数字，也就是小数点左右两边的所有数字。所以，可以说数值23.1234的精度为6，范围是4。可以认为整数的范围是0。 使用Numeric/Decimal进行列定义时，建议指定该列的精度p（总位数）以及范围s（小数位数）。 如果数值的精度

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UMBER类型数值的精度是指整个数值包含的所有数字，也就是小数点左右两边的所有数字。所以，可以说数值23.1234的精度为6，范围是4。可以认为整数的范围是0。 使用Numeric/Decimal进行列定义时，建议指定该列的精度p（总位数）以及范围s（小数位数）。 如果数值的精度

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TABLE serial_type_tab(b SERIAL); --插入数据。 gaussdb=# INSERT INTO serial_type_tab VALUES(default); --再次插入数据。 gaussdb=# INSERT INTO serial_type_tab

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TABLE serial_type_tab(b SERIAL); --插入数据。 gaussdb=# INSERT INTO serial_type_tab VALUES(default); --再次插入数据。 gaussdb=# INSERT INTO serial_type_tab

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TABLE serial_type_tab(b SERIAL); --插入数据。 openGauss=# INSERT INTO serial_type_tab VALUES(default); --再次插入数据。 openGauss=# INSERT INTO serial_type_tab

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集群报错内存溢出 问题现象 查看日志提示： [ERROR] Mpp task queryDataAnalyseById or updateDataAnalyseHistoryEndTimesAndResult fail, dataAnalyseId:17615 org.postgresql

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从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 本章节基于餐厅销量预测场景，从零开始介绍如何制作销售销量训练及销售销量预测两个算链。 前提条件 已经创建一个基于ML Studio的Notebook镜像，并进入MLS Editor可视化编辑界面，具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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，排序查询等。 如果mongod服务和其他服务共同部署在一台机器上，则建议给mongod的wiredTiger引擎加上cacheSizeGB的参数，设置的值为机器最小空闲内存的一半，保证所有服务在高峰期所使用的内存不会超过分配给wiredTiger引擎的内存。 父主题： 实时迁移

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