中软国际数据治理专业服务解决方案实践

加载驱动 在创建数据库连接之前，需要先加载数据库驱动程序。 加载驱动有两种方法： 在代码中创建连接之前任意位置隐含装载：Class.forName("org.postgresql.Driver"); 在JVM启动时参数传递：java -Djdbc.drivers=org.postgresql

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PYTHONPATH 对于非数据库用户，需要将解压后的lib目录，配置在LD_LIBRARY_PATH中。 export LD_LIBRARY_PATH=path/to/lib:$LD_LIBRARY_PATH 在创建数据库连接之前，需要先加载如下数据库驱动程序： import

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加载驱动 在创建数据库连接之前，需要先加载数据库驱动程序。 加载驱动有两种方法： 在代码中创建连接之前任意位置隐含装载：在与数据库建立连接之前添加Class.forName("org.postgresql.Driver");，建立连接代码详见连接数据库示例章节。 在JVM启动时参

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加载驱动 在创建数据库连接之前，需要先加载数据库驱动程序。 加载驱动有两种方法： 在代码中创建连接之前任意位置隐含装载在与数据库建立连接之前添加Class.forName("org.postgresql.Driver");，建立连接代码详见连接数据库示例章节。 在JVM启动时参数

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获取可用的认证方法 功能介绍 获取可用的认证方法 URI GET /v1/{project_id}/users/{user_id}/mfa/methods 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 华为云项目ID，您可以从获取项目ID中获取。

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由于PostgreSQL数据库中并未公开获取所有对象类型定义DDL的方法，因此部分对象的DDL将采用查询元数据拼接的方式获取。这可能导致采集的DDL信息和原始DDL不一致，甚至缺少信息的情况。 如果采集的DDL无法满足您的使用要求，您可以使用pg_dump或者第三方数据库客户端工具获取对

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} else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见 API Explorer 的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 OK 请求响应成功。 400 BadRequest

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} else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见API Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 OK 请求响应成功。 400 BadRequest

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设备上层有其他安全设备阻断特定端口。 处理步骤 性能数据（设备的内存、CPU、接口流量速率）上报有一定的周期频率，如果设备刚上线需要等待一段时间。如果等待一段时间后还是没有数据，请执行2。 设备性能数据上报要求设备和云端的连通性是正常的，登录设备后，选择“系统 > 管理员 > 设置”

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如果查询结果需要排序，尽量控制结果集的数量。 涉及多个字段的索引时，尽量将用于精确匹配的字段放在索引的前面。 如果查询条件中的键值顺序和复合索引中的创建顺序不一致，DDS会自动优化为查询跟索引顺序一致。 修改操作 通过操作符对文档进行修改，通常可以获得更好的性能。该方式不需要往返服务器来获取并修改文

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Learning）是机器学习领域中的一种训练方法，它允许人工智能（AI）模型在已经学习了一定知识的基础上，增加新的训练数据到当前训练流程中，扩展当前模型的知识和能力，而不需要从头开始。 增量训练不需要一次性存储所有的训练数据，缓解了存储资源有限的问题；另一方面，增量训练节约了重新训练中需要消耗大量算力、时间以及经济成本。

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迁移应用中的对象数据 AstroZero对象数据迁移概述 导入导出应用中对象的元数据 导入导出应用中对象的数据 父主题： 管理AstroZero中已安装应用的资源

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云硬盘备份 使用云硬盘备份创建新的云硬盘，相关操作请参考使用备份创建新云硬盘。 将新创建的磁盘挂载至新的服务器，相关操作请参考挂载非共享云硬盘或挂载共享云硬盘。 登录云服务器，查看磁盘中的数据。 SFS Turbo备份 使用SFS Turbo备份创建新的文件系统，相关操作请参考使用备份创建新文件系统。

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在数据容器中查看采集的数据 数据容器，用于应用中的数据存储，数据容器包含数据库和集群，用来展示在元数据采集中采集的数据。 前提条件 需拥有数据管家角色，角色权限请参考DMAP数小二用户角色与权限说明。 已按如下流程执行采集任务。 已新增数据连接。 已创建采集任务。 已启动/执行采集任务。

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基于商业的理解，整理AI开发框架和思路。例如，图像分类、物体检测等等。不同的项目对数据的要求，使用的AI开发手段也是不一样的。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。 按照确定的分析目的，有目的性的收集、整合相关数据，数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获

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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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如何在CarbonData数据加载时修改默认的组名？ 问题 如何在CarbonData数据加载时修改默认的组名？ 回答 CarbonData数据加载时，默认的组名为“ficommon”。可以根据需要修改默认的组名。 编辑“carbon.properties”文件。 根据需要修改关键字“carbon

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如何在CarbonData数据加载时修改默认的组名？ 问题 如何在CarbonData数据加载时修改默认的组名？ 回答 CarbonData数据加载时，默认的组名为“ficommon”。可以根据需要修改默认的组名。 编辑“carbon.properties”文件。 根据需要修改关键字“carbon

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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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Sysbench是一款基于LuaJIT的，模块化多线程基准测试工具，常用于数据库基准测试。通过内置的数据库测试模型，采用多线程并发操作来评估数据库的性能。了解Sysbench更多详情，请访问https://github.com/akopytov/sysbench。 本次测试使用的Sysbench版本为1

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测试方法 RDS for SQL Server是基于华为云平台的，完全兼容微软SQL Server的在线关系型数据库服务。相对于开源社区版数据库，提供更高安全性、稳定性和高性能，默认提供主备架构，并配备完善的备份、恢复、监控和迁移等方案。支持包年/包月和按需两种付费方式。 测试环境

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