+备份槽数+逻辑复制槽数）。 关于逻辑复制槽数，请按如下规则考虑。 一个逻辑复制槽只能解码一个Database的修改，如果需要解码多个Database，则需要创建多个逻辑复制槽。 如果需要多路逻辑复制同步给多个目标数据库，在源端数据库需要创建多个逻辑复制槽，每个逻辑复制槽对应一条逻辑复制链路。

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逻辑解码选项 逻辑解码选项可以用来为本次逻辑解码提供限制或额外功能，如“解码结果是否包含事务号”、“解码时是否忽略空事务”等。对于具体配置方法，SQL函数解码请参考《开发指南》中“SQL参考 > 函数和操作符 > 系统管理函数 > 逻辑复制函数”章节中函数pg_logical_s

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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 创建逻辑集群成功。 400 请求错误。 401 鉴权失败。 403 没有操作权限。 500 服务内部错误。 503 服务不可用。 父主题： 集群管理

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编写逻辑代码 华为HiLens提供了一套HiLens Framework，HiLens Framework通过封装底层接口、实现常用的管理功能，让开发者可以方便的开发Skill，发展AI生态。详细指导和API介绍可参见《开发指南》。 HiLens Framework示例代码 HiLens

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1.1 flow_name string(128) True 对话逻辑名称 1.2 min number True 对话逻辑重复出现次数 1.3 expression string True 对话逻辑中的话术之间的逻辑关系表达式，例如must a9d7d3ce37ec4bf0a3ef027cfbe96275（话术id）

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在左侧导航栏，选择“逻辑库管理”，查看对应实例逻辑库列表。 单击“导入逻辑库信息”，进入导入逻辑库信息页面。 JSON可重复导入，但可重复导入的前提是： 目标DDM实例没有同名逻辑库。 在“导入逻辑库信息”页面单击“上传文件”，在本地选择需要导入的.json文件（导出逻辑库导出的JSO

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应该为Ego。 逻辑场景中场景是完全独立存储与使用的，在逻辑场景生成的泛化场景非常多，其中有价值的场景比例低，如果存储到场景中会对场景模块造成冲击，当前如果认为逻辑场景中保存的个别场景价值高，可以采用下载场景文件到本地再上传到场景模块的方式保留该逻辑场景。 逻辑场景 泛化场景 父主题：

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逻辑模型设计 逻辑模型设计用于定义和描述数据之间的逻辑关系。解决方案工作台支持创建逻辑实体并配置逻辑实体间的关系，支持从文件导入逻辑模型，支持导出逻辑模型。 创建逻辑模型 架构师进入到对应空间和方案后，选择对应信息架构的逻辑模型设计，点击“新建”按钮，填写模型名称和描述(非必填)，点击确认。

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基本使用逻辑 主业务流程包括： 预处理：获取浏览器的版本号、检查兼容性、创建客户端等。 拉流播放：拉流播放请求。 停止播放：停止播放请求。 后处理：销毁客户端等。 上图中，单击相应接口名称可快速跳转到相应接口位置查看其使用方法。 父主题： Web SDK

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在主机调用，或在备机对逻辑复制槽调用。在备机调用会同步推进主机上对应的逻辑复制槽。 该函数支持在备机上对逻辑复制槽执行，同步推进主机上对应的逻辑复制槽。在备机上执行该函数，推进主机对应复制槽时需占用主机的一个walsender。由于逻辑解码功能会为每个逻辑复制槽预留walsend

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逻辑复制函数 使用逻辑复制函数，需要设置GUC参数wal_level为logical。具体配置请参考《特性指南》的“逻辑复制 > 逻辑解码 > 使用SQL函数接口进行逻辑解码”章节。 pg_create_logical_replication_slot('slot_name', 'plugin_name'

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删除数据库时不会删除该库上的逻辑复制槽。该库上的逻辑复制槽需要手动删除，否则将会导致xlog和系统表历史版本无法回收。 在CN上删除逻辑复制槽时，若为LSN序逻辑复制槽，则仅删除当前节点复制槽，其他节点同名复制槽不受影响；否则只要其他节点有残留同名 CS N序逻辑复制槽，执行删除时不会因

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可指定逻辑集群名称和物理节点列表，将这些物理节点划分为一个逻辑集群。 删除逻辑集群：删除指定名称的逻辑集群，逻辑集群删除后释放的节点会落入弹性集群中。 管理逻辑集群： 编辑逻辑集群：根据需求向逻辑集群中添加节点或减少节点。 资源管理（逻辑集群模式）：对指定逻辑集群进行资源管理（仅8

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在主机调用，或在备机对逻辑复制槽调用。在备机调用会同步推进主机上对应的逻辑复制槽。 该函数支持在备机上对逻辑复制槽执行，同步推进主机上对应的逻辑复制槽。在备机上执行该函数，推进主机对应复制槽时需占用主机的一个walsender。由于逻辑解码功能会为每个逻辑复制槽预留walsend

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关联指标和告警数据，自动完成故障根因分析；如何基于历史数据学习与运维经验库，对异常事务智能分析给出可能原因。 业务实现 APM提供故障智能诊断能力，基于机器学习算法自动检测应用故障。当URL跟踪出现异常时，通过智能算法学习历史指标数据，多维度关联分析异常指标，提取业务正常与异常时

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Volcano调度概述 Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性，提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力。 Volcano

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横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 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，查找待执行的作业，单击“执行”，系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成，在“历史作

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决策树回归特征重要性 概述 采用决策树回归算法计算数据集特征的特征重要性。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe 参数必选，表示输入的数据集；如果没有pipeline_model和decision_tree_regressor_model参数，表示直接根

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分类 决策树分类 梯度提升树分类 LightGBM分类 线性支持向量机分类 逻辑回归分类 多层感知机分类 朴素贝叶斯分类 随机森林分类 FM算法 GBDT PMML模型预测 多层感知机分类(pytorch) 多层感知机预测(PyTorch) 父主题： 模型工程

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求出现错误，往往要在多台机器上反复翻看日志才能初步定位问题，对简单问题的排查也常常涉及多个团队。 架构梳理难 在业务逻辑变得逐渐复杂以后，很难从代码层面去梳理某个应用依赖了哪些下游服务（数据库、HTTP API、缓存），以及被哪些外部调用所依赖。业务逻辑的梳理、架构的治理和容量的

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声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计，还提供了“自动学习白盒化”的能力，开放模型参数，实现模板化开发。很多资深的开发者说，希望有一款工具，可以自动生成模型

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