逻辑回归神经网络机器学习 更多内容
  • 逻辑复制

    逻辑复制 逻辑解码

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  • 逻辑复制

    标数据库解析逻辑日志以实时进行数据复制。具体如图 逻辑复制所示。逻辑复制降低了对目标数据库的形态限制,支持异构数据库、同构异形数据库对数据的同步,支持目标库进行数据同步期间的数据可读写,数据同步时延低。 图1 逻辑复制 逻辑复制由两部分组成:逻辑解码和数据复制。逻辑解码会输出以事

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  • 逻辑场景

    逻辑场景 创建逻辑场景 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 场景管理”。 选择“逻辑场景”页签,单击“新增逻辑场景”。 图1 新增逻辑场景 逻辑场景名称:只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线、点,且不支持以点结尾,不得超过256个字符。 描述(非必填):简单描述场景。 添加场景标签,标签数量不超过50个。

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  • 逻辑模型

    当前模型工程所有逻辑模型图中的逻辑元素。 逻辑元素定义:“工程设置>元素构造型”下,绑定到4+1视图:逻辑模型的基础构造型与自定义构造型元素以及逻辑模型架构方案配置的构造型。 包括:在逻辑模型图上创建出来的逻辑元素,引用到逻辑模型中的逻辑元素(包含关联空间中的引用的逻辑元素)。 如何检查

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  • 逻辑复制

    逻辑复制 GS_152150028 错误码: permission denied to change owner of publication %s. 解决方案:FOR ALL TABLES发布的owner必须是系统管理员。 level: ERROR GS_152150029 错误码:

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  • 逻辑集群

    逻辑集群 GS_271180008 错误码: database locale is incompatible with operating system. 解决方案:使用其他语言环境重新创建数据库或安装缺失的语言环境。 level: FATAL

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  • 逻辑复制

    逻辑复制 逻辑解码

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  • 逻辑解码

    逻辑解码 逻辑解码概述 逻辑解码选项 使用SQL函数接口进行逻辑解码 使用流式解码实现数据逻辑复制 父主题: 逻辑复制

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  • 逻辑复制

    生成逻辑日志。目标数据库解析逻辑日志以实时进行数据复制。具体如图1所示。逻辑复制降低了对目标数据库的形态限制,支持异构数据库、同构异形数据库对数据的同步,支持目标库进行数据同步期间的数据可读写,数据同步时延低。 图1 逻辑复制 逻辑复制由两部分组成:逻辑解码和数据复制。逻辑解码会

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  • 逻辑复制

    逻辑复制 逻辑解码 使用逻辑复制工具复制数据

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  • 逻辑函数

    逻辑函数 表1 逻辑函数 SQL函数 返回类型 描述 boolean1 OR boolean2 BOOLEAN 如果 boolean1 为 TRUE 或 boolean2 为 TRUE 返回 TRUE。支持三值逻辑。 例如 true || Null(BOOLEAN) 返回 TRUE。

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  • 逻辑模型

    骤为准。 创建0层逻辑模型图。 1.工程初始化创建时会在“逻辑视图>逻辑模型”包目录下默认创建一个逻辑模型图,可当作0层逻辑模型,如果是非初始化结构建目录 ,则选择要创建图的包节点 ,单击包后的菜单,选择“新建图”。 2.图类型选择“4+1视图>逻辑视图>逻辑模型”,输入图名称,单击保存即可。

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  • 逻辑解码

    逻辑解码 逻辑解码概述 逻辑解码选项 使用SQL函数接口进行逻辑解码 使用流式解码实现数据逻辑复制 父主题: 逻辑复制

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  • 逻辑解码

    逻辑解码 逻辑解码概述 逻辑解码选项 使用SQL函数接口进行逻辑解码 使用流式解码实现数据逻辑复制 逻辑解码支持DDL 父主题: 逻辑复制

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  • 逻辑解码

    逻辑解码 逻辑解码概述 逻辑解码选项 使用SQL函数接口进行逻辑解码 使用流式解码实现数据逻辑复制 父主题: 逻辑复制

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  • 逻辑解码

    逻辑解码 逻辑解码概述 使用SQL函数接口进行逻辑解码 父主题: 逻辑复制

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  • 逻辑模型

    ,可以将逻辑模型转化为物理模型。具体操作请参见逻辑模型转换为物理模型。 单击已新建的逻辑模型的“逻辑实体”或“逻辑属性”或“标准覆盖率”可以跳转到逻辑实体列表页面,查看该逻辑模型的详细内容。 新建逻辑实体并发布 逻辑实体即逻辑表。当您完成逻辑模型的创建之后,您就可以在逻辑模型中新建逻辑实体。

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  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    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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  • 获取纵向联邦作业详情

    "is_single_predict": null } 状态码 状态码 描述 200 获取纵向联邦作业详情成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题: 可信联邦学习作业管理

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  • 保存纵向联邦作业

    "x2" ] } ] } 响应示例 无 状态码 状态码 描述 200 保存纵向联邦作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题: 可信联邦学习作业管理

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  • 功能特性

    基于AI智能引擎的威胁检测 威胁检测服务在基于威胁情报和规则基线检测的基础之上,融入了AI智能检测引擎。通过弹性画像模型、无监督学习模型、有监督学习模型实现对风险口令、凭证泄露、Token利用、异常委托、异地登录、未知威胁、暴力破解七大IAM高危场景进行智能检测。通过SVM、随机森林、神经网络等算法实现对

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