AS相当于DECLARE。即便没有变量声明的部分，关键字AS也必须保留。 执行部分：过程及SQL语句，程序的主要部分。必选。 BEGIN 执行异常部分：错误处理。可选。 EXCEPTION 结束。必选。 END; / 禁止在PL/SQL块中使用连续的Tab，连续的Tab可能会造成在使用gsql

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不同时，data 格式不同，可参考message_type里各种类型的介绍； 当智能类型算法升级时，可能会在推送的结构体里添加新字段； test Boolean 不为空 当test字段为true时，表示这是配置回调URL时测试是否可访问的消息，被调用方需要返回响应码为200。注意，此时message_type和data字段不传。

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default="True", description="是否在训练过程中保存并使用精度最高的模型，而不是最新的模型。默认值True,保存最优模型。在一定误差范围内，最优模型会保存最新的高精度模型")), wf.AlgorithmParameters(na

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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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CCE集群版本为处于维护的版本 cce 确保CCE集群版本为处于维护中的版本。 CCE集群版本为停止维护的版本，视为“不合规” 为了保证您的服务权益，建议尽快升级到最新的商用版本。集群升级流程包括升级前检查、备份、升级和升级后验证几个步骤，具体操作流程可见CCE服务说明文档的升级概述。 c

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结构 “结构”视图会显示当前活动的Python文件的符号树，并提供多种排序、分组和过滤功能。要打开“结构”视图，请在右侧的活动栏中单击“结构”，或按下 “Ctrl+Shift+F10”。 要快速导航到某个符号，请单击“结构”视图列表中的相应项。使用“结构”视图工具栏按钮可以对显示的符号进行排序、过滤和分组。

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步骤5：测试新的表结构下的系统性能 重新创建了具有存储方式、压缩级别、分布方式和分布列的测试数据集后，重新测试系统性能。 记录各表的存储使用情况。 使用pg_size_pretty函数查询每张表使用的磁盘空间，并将结果记录到基准表中。 1 SELECT T_NAME, PG_SI

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从输出端口移动至下一节点 图4 连线结束位置 进行算子连线。 算子之间具有数据的流入流出关系，如果源算子与目标算子的输出输入端口数量都为1，则直接连线，如图4所示。 鼠标右键单击读取数据算子，选择“设置参数”，如图5所示在右侧滑出的参数设置窗口填写输入路径， 例如“/home/ma-user/work/

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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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桶的基本操作 本章介绍对桶的一系列管理操作。 创建桶 搜索桶 查看桶的基本信息 碎片管理 删除桶

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请根据您业务的场景选择智能学习的天数，您可以选择“7天”、“15天”或者“30天”。 智能学习功能是通过机器学习引擎学习 服务器 上的进程修改文件的行为。 防护状态 告警：当检测到对设置的监控路径文件的不可信操作时，触发告警。 监控文件路径 监控的文件的路径，多个文件以分号分隔。监控填写的路径下的文件操作。

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，容易出现偏差。 现在，可以使用ModelArts服务中的ML Studio提供的销售预测模板，省时省力地得到餐厅未来3个月内的销售预测结果。 作为餐厅经营人员，可根据预测结果更好地判断在新地段开设哪种类型餐厅，并把预测出来的销售量较高时间段（例如每年5~7月是餐厅旺季）作为餐厅

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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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