向量化执行和行列混合引擎 技术背景 在大宽表，数据量比较大、查询经常关注某些列的场景中，行存储引擎查询性能比较差。例如气象局的场景，单表有200~800个列，查询经常访问10个列，在类似这样的场景下，向量化执行技术和列存储引擎可以极大的提升性能和减少存储空间。 向量化执行 标准的

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作时，通过转换为向量化执行能够获得性能提升。从原理上分析，行存表转换为向量化执行，会产生转换的开销，导致性能下降。而上述操作的表达式计算、join操作、聚集操作转换为向量化执行之后，能够获得性能提升。所以查询转换为向量化执行后，性能是否提升，取决于查询转换为向量化之后获得的性能提升能否高于转换产生的性能开销。

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行分布式调测，也不能提交远程训练任务。 当前仅支持PyTorch和MindSpore AI框架，如果MindSpore要进行多机分布式训练调试，则每台机器上都必须有8张卡。 本文档提供的调测代码中涉及到的OBS路径，请用户替换为自己的实际OBS路径。 本文档提供的调测代码是以Py

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collectorStatus String 采集机状态。 name String 采集机名称。 packageName String 采集机软件包名称。 createTime String 创建时间。 nginxParas String Nginx参数。 resourceUserName String 资源用户名称。

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关闭摄像机 表1 关闭摄像机 REST URL格式 访问方法 URI POST https://ip/v1/camera/close 接口功能 关闭摄像机 接口说明 调用此接口关闭摄像机 响应数据 参见表2，表3 参数 NA 请求消息 Header: Cookie: SessionID=xxx

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选择“创建一个新状态机”，配置相关数据，单击“添加”。 图2 新建状态机 标签：新建状态机的标签名，用于在界面展示。 名称：新建状态机的名称，是状态机在系统中的唯一标识。 关联的对象：状态机关联的对象，每个对象最多只能关联创建一个状态机。本示例配置为温度监控设备对象“Conditioner__ CS T”。

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创建采集任务（数据准备，含机机接口） 功能介绍 创建采集任务。 URI URI格式 POST /softcomai/datalake/collection/v1.0/task/create 参数说明 无。 请求 请求样例 请求租户下面的所有采集机上的所有探针创建探针实例，创建采集任务类型：appmarket。

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启动采集任务（数据准备，含机机接口） 功能介绍 启动采集任务。 URI URI格式 POST /softcomai/datalake/collection/v1.0/task/{taskId}/start 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注 taskId 是 String

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创建纵向联邦学习作业 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦学习 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联邦机器学习，联合建模。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级

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Workflow是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具，核心是将完整的机器学习任务拆分为多步骤工作流，每个步骤都是一个可管理的组件，可以单独开发、优化、配置和自动化。Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程，使团队能够大规模执行AI任务，并提高模型生成的效率。 ModelArts

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success Boolean 请求是否成功。 returnData object 返回值。 状态码 具体请参考状态码。 父主题： 采集机相关接口（机机接口）

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删除信号机 功能介绍 删除信号机 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v1/{project_id}/traffic-controllers/

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创建虚拟机 环境要求（仅Windows镜像涉及） 工具准备 使用镜像服务的ISO镜像功能创建虚拟机 使用virt-manager工具创建虚拟机

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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客服系统更加人性化和有温度。 此外，盘古大模型还能够根据用户的行为和反馈不断学习和优化，进一步提升服务能力。它能识别用户的情绪和语气，调整回答的语调和内容，更贴近用户的实际需求。这种智能化、个性化的服务体验不仅减少了转人工的频率，还提升了用户满意度。 创意营销 在创意营销领域，企

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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登录行业视频管理服务后台。 选择“远程配置 > 智能配置 > 自研算法配置” ，左侧选择需要配置的设备。 开启“机非人参数”，单击“确定”。 单击“机非人参数”，如图1所示。 图1 机非人参数 配置“规则配置”参数，如图2所示，参数说明如表1所示。 图2 规则配置 表1 参数说明 参数 说明 区域绘制

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管理采集机（用户） 支持采集机的升级采集机、下载采集机日志、删除采集机。 前提条件 登录用户为具有“Data Acquisition Engineer”角色的用户。 操作步骤 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据接入>采集机管理”。 进入“采集机管理”界面，以列表方式展示采集机及其详细信息。

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修改信号机 功能介绍 修改信号机 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI PUT /v1/{project_id}/traffic-controllers/{t

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创建信号机 功能介绍 创建信号机 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/{project_id}/traffic-controllers 表1

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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