功能说明 实现long型参数A与字符串参数B的加减运算，其中参数A、B支持以下类型： 符合参数说明格式的值 局部参数 其它内置函数 使用场景 接口自动化用例中支持在以下场景中使用时间戳加减运算： 请求url路径 请求头 请求体 检查点属性 if判断 for循环中断条件 示例 请求url路径

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SELECT 2 || ARRAY[1]; _col0 -------- [2, 1] (1 row) Array函数 下标运算符: [] 下标运算符 [] 用于获取数组中对应位置的值。 SELECT ARRAY[5,3,41,6][1] AS first_element; --

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逻辑运算符 逻辑运算符 操作 描述 例子 AND 两个值都为true，则为true a AND b OR 两个值其中一个为true，则为true a OR b NOT 值为false，结果则为true NOT a 以下真值表反映了AND和OR如何处理NULL值： a b a AND

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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关系运算符 所有数据类型都可用关系运算符进行比较，并返回一个BOOLEAN类型的值。 关系运算符均为双目操作符，被比较的两个数据类型必须是相同的数据类型或者是可以进行隐式转换的类型。 DLI 提供的关系运算符，请参见表1。 表1 关系运算符 运算符 返回类型 描述 A = B BOOLEAN

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算术运算符 算术运算符包括双目运算与单目运算，这些运算符都将返回数字类型。DLI所支持的算术运算符如表1所示。 表1 算术运算符 运算符 返回类型 描述 A + B 所有数字类型 A和B相加。结果数据类型与操作数据类型相关，例如一个整数类型数据加上一个浮点类型数据，结果数值为浮点类型数据。

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二元加法运算 函数名 $add(intA, intB) 功能说明 实现参数A与参数B的加法运算。其中，参数A、B支持以下类型： 数字 局部参数 二元运算 使用场景 接口自动化用例中支持在以下场景中使用二元加法运算函数： 请求url路径 请求头 请求体 检查点属性 if判断 for循环中断条件

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二元减法运算 函数名 $subtract(intA, intB) 功能说明 实现参数A与参数B的减法运算。其中，参数A、B支持以下类型： 数字 局部参数 二元运算 使用场景 接口自动化用例中支持在以下场景中使用二元减法运算函数： 请求url路径 请求头 请求体 检查点属性 if判断

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二元乘法运算 函数名 $multiply(intA, intB) 功能说明 实现参数A与参数B的乘法运算。其中，参数A、B支持以下类型： 数字 局部参数 二元运算 使用场景 接口自动化用例中支持在以下场景中使用二元乘法运算函数： 请求url路径 请求头 请求体 检查点属性 if判断

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二元除法运算 函数名 $divide(intA, intB, intC) 功能说明 实现参数A与参数B的除法运算，C为精度值。其中，参数A、B、C支持以下类型： 数字 局部参数 二元运算 -不带精度值除法运算，能除尽，则为除尽后的保留位数，不能除尽，默认保留6位小数，四舍五入规则。

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SQL比较运算符 功能描述 比较运算符用于比较两个值，并返回真(true)或假(false)。比较运算符可以对数值类型进行大小比较，对STRING类型进行包含比较，比如数值类型的字段num1 < num2是否为真，STRING类型的str1是否存在于字符串strs中等，具体请参见表1。

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Json函数和运算符 Cast to JSON SELECT CAST(9223372036854775807 AS JSON); -- JSON '9223372036854775807' Cast from JSON SELECT CAST(JSON '[1,23,456]'

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逻辑运算符 常用的逻辑操作符有AND、OR和NOT，它们的运算结果有三个值，分别为TRUE、FALSE和NULL，其中NULL代表未知。优先级顺序为：NOT>AND>OR。 运算规则请参见表1，表中的A和B代表逻辑表达式。 表1 逻辑运算符 运算符 返回类型 描述 A AND B

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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Concat算子在C维度进行拼接时，输入Tensor的Channel数均为16倍数时，性能较好。 FC算子在Batch数为16倍数时，性能较好。 连续卷积结构性能较好，如果卷积层间反复插入较多Vector算子（如Pooling），则性能较差；这点在INT8模型中较明显。 在早期AlexNet、 Goog

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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日期、时间函数及运算符 日期时间运算符 运算符 示例 结果 + date '2012-08-08' + interval '2' day 2012-08-10 + time '01:00' + interval '3' hour 04:00:00.000 + timestamp '2012-08-08

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