存储过程 存储过程 数据类型 数据类型转换 数组、集合和record 声明语法 基本语句 动态语句 控制语句 事务管理 其他语句 游标 高级包 Retry管理 调试 package

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存储过程 商业规则和业务逻辑可以通过程序存储在 GaussDB 中，这个程序就是存储过程。 存储过程是SQL和PL/SQL的组合。存储过程使执行商业规则的代码可以从应用程序中移动到数据库。从而，代码存储一次能够被多个程序使用。 存储过程的创建及调用办法请参考CREATE PROCEDURE。

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存储过程 商业规则和业务逻辑可以通过程序存储在GaussDB(DWS)中，这个程序就是存储过程。 存储过程是SQL，PL/SQL，Java语句的组合。存储过程使执行商业规则的代码可以从应用程序中移动到数据库。从而，代码存储一次能够被多个程序使用。 存储过程的创建及调用办法请参考CREATE

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确认是否需要优化私有镜像。 具体操作请参见确认是否需要优化私有镜像。 请根据虚拟化类型选择对应的优化操作，不同的虚拟化类型优化过程略有不同。 私有镜像优化过程 为了成功安装原生的XEN和KVM驱动，需要先卸载 弹性云服务器 操作系统中安装的PV Driver。 具体操作请参见在Linux系统中卸载PV

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实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算； 支持控制流和数据流的分离，用户无需关心计算任务拆解和组合过程，采用有向无环图DA

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附录：指令微调训练常见问题 问题1：在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法： 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考各个模型深度学习训练加速框架的选择，如

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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远程过程调用 远程过程调用监控项可以对远程过程调用进行监控，可以监控的远程过程调用可包含GRP CS erver等类型。本章节主要对查看GRPCServer监控进行介绍。 查看远程过程调用 登录管理控制台。 单击左侧，选择“管理与监管 > 应用性能管理 APM”，进入APM服务页面。

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签下选择“存储过程”。 单击“新建存储过程”。 图1 存储过程列表页面 在新建存储过程弹出框中填写存储过程名称、类型，单击“确定”，进入新建存储过程编辑页面。 图2 新建存储过程 在存储过程设置页面中根据业务需求输入存储过程信息，单击“保存”。 父主题： 存储过程管理

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存储过程管理 新建存储过程 修改或执行存储过程 查看存储过程详情 删除存储过程 父主题： GaussDB(DWS)

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在“当前所在库”右侧单击“切换库”，切换至目标数据库。 图1 切换数据库 在对象列表页签中选择“存储过程”。 在存储过程列表右侧操作栏单击“删除存储过程”。 图2 删除存储过程 在确认删除存储过程弹出框中，单击“是”即可。 父主题： 存储过程管理

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在对象列表页签中选择“存储过程”。 单击“新建存储过程”。 在新建存储过程弹出框中填写存储过程名称、描述信息。 图2 新建存储过程页面 单击“确定”，进入新建存储过程编辑页面。 根据业务需求设置选项信息。 图3 选项页面 选项信息设置完成后，您可以保存或者执行存储过程。 执行存储过程后，您可在页面下部消息栏中查看执行情况。

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录目标数据库实例。 在顶部导航栏选择“库管理”。 在对象列表页签下选择“存储过程”，在右侧操作栏单击“删除存储过程”。 图1 删除存储过程 在确认删除存储过程弹出框中，单击“是”即可。 父主题： 存储过程管理

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在对象列表页签下选择“存储过程”，单击“新建存储过程”。 图2 新建存储过程 在新建存储过程弹框中，填写存储过程名称和描述信息后，单击“确定”。 图3 编辑页面 根据业务需求设置选项信息。 图4 选项页面 选项信息设置完成后，您可以保存或者执行存储过程。 存储过程执行成功后，您可在页面下方的消息栏中查看执行情况。

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 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

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横向联邦学习场景 TICS从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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如下图所示信息。 研发需求的卷积自动化规则配置 根据项目实际情况配置。协同下游需求是否参与卷积，受“研发需求是否卷积协同下游需求”配置影响。 研发需求是否卷积协同下游需求的工时 根据项目实际情况配置。 选择“卷积协同下游需求的工时”时，则研发需求的卷积计划/实际工时会根据其关联的协同下游需求的计划/实际工时进行变化。

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护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。

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