设置不在白名单中的参数，参数取值不合法，或hint语法错误时，不会影响查询执行的正确性。使用explain(verbose on)执行可以看到hint解析错误的报错提示。 GUC参数的hint只在最外层查询生效——子查询内的GUC参数hint不生效。 视图定义内的GUC参数hint不生效。

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设置不在白名单中的参数，参数取值不合法，或hint语法错误时，不会影响查询执行的正确性。使用explain(verbose on)执行可以看到hint解析错误的报错提示。 GUC参数的hint只在最外层查询生效，子查询内的GUC参数hint不生效。 视图定义内的GUC参数hint不生效。

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Kit）是对OptVerse服务提供的REST API进行的封装，以简化用户的开发工作。用户直接调用OptVerse SDK提供的接口函数即可实现使用OptVerse服务业务能力的目的。 我们针对不同语言的SDK提供了开发指南： 表1 表1 不同语言SDK的开发指南 编程语言 开发指南

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点之间的关系描述组成的。开发者通过定义节点的执行内容和节点的执行顺序定义DAG。绿色的矩形表示为一个节点，节点与节点之间的连线则是节点的关系描述。整个DAG的执行其实就是有序的任务执行模板。 图3 工作流 Workflow提供的样例 ModelArts提供了丰富的基于场景的工作流样例，用户可以前往AI

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设置不在白名单中的参数，参数取值不合法，或hint语法错误时，不会影响查询执行的正确性。使用explain(verbose on)执行可以看到hint解析错误的报错提示。 GUC参数的hint只在最外层查询生效，子查询内的GUC参数hint不生效。 视图定义内的GUC参数hint不生效。

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设置不在白名单中的参数，参数取值不合法，或hint语法错误时，不会影响查询执行的正确性。使用explain(verbose on)执行可以看到hint解析错误的报错提示。 GUC参数的hint只在最外层查询生效，子查询内的GUC参数hint不生效。 视图定义内的GUC参数hint不生效。

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成本预估时，默认每个月为730个小时。 优化后预计月度支出：优化后，预计产生的月度支出。在闲置资源释放场景中，优化后预计月度支出为0。 影响预计月度可节省成本的因素 预计月度节省基于用户历史的每天消费进行估算，因此历史时间范围内存在有效期不足一天的资源时，可能导致预计月度节省成本不准确。

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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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数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初

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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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指定Stream Hashagg优化方式的Hint 功能描述 在并行的执行计划中，当算子使用的列和group by使用的列不一致，且使用hash算子时，会对计划进行重分布的优化。这时可以使用该hint控制计划的生成。 语法格式 redistribute_agg[(@queryblock)]

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数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初

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够捕捉语言中的细微差别和复杂模式，无论是在词汇使用、语法结构，还是语义理解上，都能达到令人满意的精度。此外，模型具备自我学习和不断进化的能力，随着新数据的持续输入，其性能和适应性不断提升，确保在多变的语言环境中始终保持领先地位。 应用场景灵活 盘古大模型具备强大的学习能力，能够通

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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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欠拟合：当微调数据量很小时，模型无法有效地调整模型的参数，同时也很容易受到数据噪声的干扰，从而影响模型的鲁棒性。当目标任务的难度较大时，该问题将愈加显著。 当然，如果您的可用数据很少，也可以采取一些方法来扩充您的数据，从而满足微调要求，比如： 数据增强：在传统机器学习中，可以通过简单的重复上采样方式来扩充数

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Minimization：能量最小化的步数，范围支持0<步数≤50000，默认是10000步。 NVT：等温等体步骤模拟的时长，范围支持0<时长≤1000ps，默认是200ps。 NPT：等压等温步骤模拟的时长，范围支持0<时长≤1000ps，默认是500ps。 MD：平衡步骤模拟的时长，范围支持0<时长≤50ns，默认是50ns。

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分子优化（MO） 新建分子优化任务接口 查询分子优化任务 父主题： API（AI辅助药物设计）

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搜索优化功能 启用百度主动推送操作指导 在百度站长平台验证网站操作指导 在百度站长平台获取秘钥操作指导 启用百度自动推送操作指导 启用网站sitemap操作指导 临时关闭网站操作指导 启用404页面操作指导 启用Nofollow操作指导 启用301重定向操作指导 启用网站html静态化操作指导

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8 KVM 内存优化型M3 概述 M3型弹性云服务器基于KVM虚拟化平台，特别适合处理内存中的大型数据集，搭载英特尔® 至强® 可扩展处理器，同时搭载全新网络加速引擎，以及DPDK(Data Plane Development Kit)快速报文处理机制，提供更高的网络性能，提供最

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优化与提升 ModelArts开发支持服务 数据库开发支持服务 AI使能优化服务与提升服务 大数据优化与提升服务 应用现代化服务 物联网优化与提升服务 存储安全优化与提升服务 云存储优化与提升服务 数据仓库 优化与支持服务

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driver和virtio驱动。 将待优化的Windows私有镜像创建为云服务器，并开机登录该云服务器。 在云服务器云服务器上安装最新版本PV driver。 具体操作请参见安装PV driver。 安装在KVM虚拟化资源池创建云服务器所需的virtio驱动。 具体操作请参见安装virtio驱动。

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