问答机器人支持哪些语言 目前，问答机器人支持中文、英文问答。中国站点机器人支持中文问答，国际站点机器人支持英文问答。如需购买国际站点问答机器人，请在官网切换区域，并开通对应区域的服务。 针对繁体，目前问答机器人支持使用繁体设置问题，但是不支持繁体回答。 父主题： 智能问答机器人

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ategy为0-2。 level： ERROR GS_232200037 错误码： [%s(%d)] Warning: Partition %d[rows: outer %lu(%ldKB), inner %lu(%ldKB)], after %d times of repartition

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robes相同，只有向量索引为双层索引时生效，可以有效加速查询速度，推荐设置为索引创建时参数ivf_nlist2的1/4~1/2之间。建议在使用中通过实验获得最优的参数配置。 enable_vectordb 参数说明：表示是否允许创建向量索引，是否允许对向量索引增加、修改和查询。

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使用向量索引搜索数据 使用向量索引搜索数据支持多种方式。 标准查询 复合查询 ScriptScore查询 重打分查询 Painless语法扩展查询 标准查询 针对创建了向量索引的向量字段，提供了标准向量查询语法。下述查询命令将会返回所有数据中与查询向量最近的size（topk）条数据。

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配置OpenSearch集群向量检索 向量检索特性介绍 创建向量索引 使用向量索引搜索数据 优化向量检索写入与查询性能 管理向量索引缓存 向量检索的客户端代码示例（Python） 向量检索的客户端代码示例（Java） 父主题： 增强OpenSearch集群搜索能力

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取回指定桶中的归档存储对象。

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使用pytorch进行线性回归 在FunctionGraph页面将torch添加为公共依赖 图1 torch添加为公共依赖 在代码中导入torch并使用 # -*- coding:utf-8 -*- import json # 导入torch依赖 import torch as t

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贝叶斯、支持向量机、期望最大EM等，实现遥感影像快速分类 图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8 调用PIE-Engine AI平台模型进行水体解译结果图 支持用户通过

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使用向量索引搜索数据 使用向量索引搜索数据支持多种方式。 标准查询 复合查询 ScriptScore查询 重打分查询 Painless语法扩展查询 标准查询 针对创建了向量索引的向量字段，提供了标准向量查询语法。下述查询命令将会返回所有数据中与查询向量最近的size（topk）条数据。

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取回指定桶中的归档存储对象。

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reduce_sum(tf.keras.losses.mean_squared_error(y, y_)) grads = tape.gradient(loss, model.variables) optimizer = tf.keras.optimizers

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账号下的所有 CTS 追踪器未追踪指定的OBS桶，视为“不合规” mrs-cluster-kerberos-enabled MRS 集群开启kerberos认证 mrs MRS集群未开启kerberos认证，视为“不合规” mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定公网IP mrs

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处理、机器翻译、 语音识别 、智能问答等领域。 向量化模型 向量化模型是将文本数据转换为数值向量的过程。常用于将文本转换为机器可以处理的形式，以便进行各种任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。 多模态模型 多模态模型是指能够处理多种类型数据（如文本、图像、音频等）的机器学习模型。这

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出参类型：integer 代码示例： gaussdb=# SELECT vector_typmod_in( '{1}' ); 向量数据类型成员仅支持单精度。 向量间计算仅支持相同维度，如果维度不同将报错。 floatvector支持向量加减操作，点乘操作由函数（inner_product）完成。

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OpenSearch 1.3.6 配置OpenSearch集群存算分离 切换冷热数据 通过切换冷热数据，可以将部分现查要求秒级返回的数据放在高性能机器上面作为热数据，对于历史数据要求分钟级别返回的数据放在大容量低规格节点作为冷数据。冷热数据切换可以减低存储成本，提升搜索效率。 切换冷热数

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云搜索服务支持对图像、视频、语料等非结构化数据提取的特征向量数据进行最近邻或近似近邻检索。 高效可靠：华为云向量检索引擎，提供优秀的搜索性能以及分布式容灾能力。 索引丰富：支持多种索引算法及相似度度量方式，满足各类应用场景及需求。 “0”学习成本：完全兼容开源ES语法与生态。 图4 向量检索场景

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文件，服务才能读取到；服务运行作业生成的结果、日志文件也会输出到数据目录，供用户查看、获取。 文件管理 文件管理是 可信智能计算 服务提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。参与方无需登录后台手动导入模型文件，通过该功能即可将模型文件上传到数据目录，并支持批量删除。在创建联邦学习作业时

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管理员可通过让学员报名的方式进行学习资源的控制 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-报名设置 图14 报名设置1 图15 报名设置2 复制 学习项目支持复制，便于管理员快速创建/编辑 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-复制 图16 复制 可见范围 学习项目支持可见范围内的学员在学员端-知识库进行查看、学习

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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已发布区域：北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业？ 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是可信智能计算服务提供的在保障用户数据安全的前提下，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

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配置Elasticsearch集群向量检索 向量检索特性介绍 创建向量索引 使用向量索引搜索数据 优化向量检索写入与查询性能 管理向量索引缓存 向量检索的客户端代码示例（Python） 向量检索的客户端代码示例（Java） 父主题： 增强Elasticsearch集群搜索能力

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