计算公式 简介 字面量 操作符 函数 其他 父主题： 分析任务定义

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'[5,-1,3.5]'); vector_l2_squared_distance 功能说明：获得两个向量的欧式距离的平方。 入参1的类型：floatvector 入参2的类型：floatvector 出参类型：float8 代码示例： gaussdb=# SELECT vect

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适用于人工智能与机器学习场景的合规实践 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示： 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 规则描述 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护的版本 cce CC

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6 图2 舍入规则 单位：设置计算结果的单位，如前缀设置为“￥”或后缀设置为“元”“、%”等。 数据变更：表单中的公式发生变化时，已产生的历史数据需要通过单击“刷新历史数据”去更新。例如，表单X中最开始的计算公式为A+B，因业务变动现将计算公式修改为A*B，此时开发者在表单X设计页

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证，且账号不能处于欠费或冻结状态，请根据资源和成本规划中预估价格，确保余额充足。 卸载解决方案前，请先确保OBS桶中无数据，否则解决方案将卸载失败。 该解决方案暂不支持OBS上传加密文件，上传视频大小以对象存储服务 OBS桶的上传要求为准。

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如果开启“自定义行为类型”, 算法则按用户设置的行为类型及权重进行排序预处理任务，否则默认使用数据源中的行为类型及权重进行任务。 “正向行为类型”：设置正向行为的类型及权重值。 “负向行为类型”：设置负向行为的类型及权重值。 行为去重方式 将行为数据中某个用户对某个物品的多条记录进行去重，目前支持按

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言模型中生成文本的随机性和创造性，调整模型的softmax输出层中预测词的概率。其值越大，则预测词的概率的方差减小，即很多词被选择的可能性增大，利于文本多样化。 多样性与一致性 多样性和一致性是评估LLM生成语言的两个重要方面。 多样性指模型生成的不同输出之间的差异。一致性指相同输入对应的不同输出之间的一致性。

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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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HANA系统高可用（距离和时间） 典型的roundtrip时间： 数据中心之间的网络带宽一般推荐：10 Gbps（共享）。 数据中心之间以ms为单位的roundtrip，是基于可行性和合理性来判断的，并且有可能存在偏差。 表1 roundtrip时间 选项 假设距离(KM) 目标RTT

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12. 此外，家用机器人还具备强大的学习和适应能力。 13. 它可以通过不断地学习和训练，更好地理解和适应您的需求，为您提供更为个性化的服务。 14. 这不仅使您享受到了科技的便利，也让家用机器人的使用变得更加人性化。 15. 家用机器人是您生活中的最佳助手，它为您带来了更为智能、便捷和舒适的生活体验。

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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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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelA

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列时才统计。 false：否。表示座席签入的技能中，只要包含有要查询的技能队列之一就统计。 响应消息 表3 响应消息体参数说明 序号 名称 参数类型 说明 1 result String 查询结果。取值如下： 0：成功 其他：失败 失败的原因说明请参见错误码参考。 说明： 当前字段为兼容8

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initdb的时候判断），系统会提示错误。 设置建议： CN中此参数建议保持默认值。DN中此参数按照如下公式计算： dop_limit * 20 * 6 + 24，公式中的dop_limit为集群中每个DN对应的CPU数，计算公式为：dop_limit = 单机器的CPU逻辑核数

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initdb的时候判断），系统会提示错误。 设置建议： CN中此参数建议保持默认值。DN中此参数按照如下公式计算： dop_limit * 20 * 6 + 24，公式中的dop_limit为集群中每个DN对应的CPU数，计算公式为：dop_limit = 单机器的CPU逻辑核数

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解决生物计算量的性能瓶颈。FPGA云服务器提供的强大的可编程的硬件计算能力可以很好满足海量生物数据快速计算的需求。 金融风险分析：金融行业对计算能力、基于超低时延和高吞吐能力的及时响应有很高的要求，比如基于 定价 树模型的金融计算、高频金融交易、基金/证券交易算法、金融风险分析和决策

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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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initdb的时候判断），系统会提示错误。 设置建议： CN中此参数建议保持默认值。DN中此参数按照如下公式计算： dop_limit * 20 * 6 + 24，公式中的dop_limit为集群中每个DN对应的CPU数，计算公式为：dop_limit = 单机器的CPU逻辑核数

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类问答的回答次数，并通过饼图的样式展示。 对话技能：机器人对话体验过程中，调用技能进行对话的次数。 直接命中问题：用户提的问题，机器人匹配到知识库中的问题，直接返回答案。 推荐问题：用户提的问题，机器人匹配到知识库中的多个问题，返回推荐的所有相似问题。 无效问题：用户提的问题，机器人匹配到知识库中的无效问题。

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数据治理 借鉴资产管理的方法理论来管理数据，对进入平台的数据进行标准化的规范约束。以元数据作为驱动，连接数据的标准管理、数据质量管理、数据安全管理的各个阶段，形成统一、完善的数据治理体系。 数据资产 数据资产是指数据资产管理服务以提升数据资产的管理水平和数据资产的使用效率为目标，搭建

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介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、机器翻译编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作 本培训为线下面授形式，培训标准时长为6天，每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收，客户以官网

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