基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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ameno表示查询遍历的栈层数，支持不加入该参数调用，缺省为查看最上层栈变量，如表1所示。 表1 print_var入参和返回值列表 名称 类型 描述 var_name IN text 变量。 frameno IN integer（可选） 指定的栈层数，缺省为最顶层。 varname

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结束。 原因6：源级别大于本地级别 通过display ntp status查看本地NTP所处的层数 如果本地NTP所处的层数小于对端，则请执行步骤2。 如果本地NTP所处的层数大于对端，则请执行步骤3。 配置替代时钟源，使级别小于本地级别。 如果NTP进入同步状态，则请执行步骤4。

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行”。NB-IoT设备和物联网平台之间采用CoAP协议通讯，CoAP消息的payload为应用层数据，应用层数据的格式由设备自行定义。由于NB-IoT设备一般对省电要求较高，所以应用层数据一般不采用流行的JSON格式，而是采用二进制格式。但是，物联网平台与应用侧使用JSON格式进

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参frameno表示查询遍历的栈层数，支持不加入该参数调用，缺省为查看最上层栈变量。 表1 print_var入参和返回值列表 名称 类型 描述 var_name IN text 变量。 frameno IN integer（可选） 指定的栈层数，缺省为最顶层。 varname OUT

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入参frameno表示查询遍历的栈层数，支持无入参调用，缺省为查看最上层栈变量（限制报错断住时使用），如表1所示。 表1 error_info_locals返回值列表 名称 类型 描述 frameno IN integer （可选） 指定的栈层数，缺省为最顶层。 varname OUT

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网络集群由于VPC路由中配置有容器网段与节点IP的路由，可以支持集群外直接访问容器实例等特殊场景。 云原生2.0网络：云原生网络2.0是自研的新一代容器网络模型，深度整合了 虚拟私有云VPC 的弹性网卡（Elastic Network Interface，简称ENI）和辅助弹性网卡（Sub

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开启智能冷存储需要日志存储时间大于7天。 标准存储层数据保存时间 开启智能冷存储后，需要设置标准存储层数据的保存时间。 标准存储数据至少需保存7天才能转换为智能冷存储层数据，当保存时间大于标准层数据保存时间，且小于日志存储时间时，数据将自动转换为智能冷存储层数据存储。 匿名写入 匿名写入默认关闭

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pore+Cuda11.X，这样基础镜像就会很大，同样的操作最终目的镜像就很大。 此外下面举出几种常见的减少镜像大小的方式。 减少目的镜像层数 举例：假设需要安装两个pip包six，numpy，将安装放到同一层，而不是放到不同层： 正确方式： RUN pip install six

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以NB-IoT场景为例，NB-IoT设备和物联网平台之间采用CoAP协议通讯，CoAP消息的payload为应用层数据，应用层数据的格式由设备自行定义。由于NB-IoT设备一般对省电要求较高，所以应用层数据一般不采用流行的JSON格式，而是采用二进制格式。但是，物联网平台与应用侧使用JSON格式进

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一般是由于底层关联数据库实例异常等原因导致。 建议先排查底层数据库实例是否异常，如果无异常请工单联系运维进行排查。 部分节点业务中断。 创建逻辑库失败 createLogicDbFailed 重要 一般是由于以下几种原因导致的： 数据库实例账号密码错误。 DDM实例与底层数据库实例安全组设置错误，导致无法通信。

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Wiki编辑器内单附件大小（MB） 最大单附件大小为50MB。 Wiki最大同时打开的文档编辑页面数（个） 同时编辑的文档数最大为10个。 文件库最大目录层数（个） 文件库最大层数为10个。 文件库最大单文件大小（MB） 文件库导入的最大单文件大小为1024MB。 文件库一次最大上传文件数目（个） 最大为20个。

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以NB-IoT场景为例，NB-IoT设备和物联网平台之间采用CoAP协议通讯，CoAP消息的payload为应用层数据，应用层数据的格式由设备自行定义。由于NB-IoT设备一般对省电要求较高，所以应用层数据一般不采用流行的JSON格式，而是采用二进制格式。但是，物联网平台与应用侧使用JSON格式进

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/直辖市。 图13 自定义围栏数据 热力图层数据：热力图层数据桥接器/数据集，根据省/直辖市数值大小，热力图层颜色深浅不一。 柱状图层数据：柱状图层数据桥接器/数据集，根据省/直辖市数值大小，柱子颜色、高度不一。 标签图层数据：标签图层数据桥接器/数据集，以标签形式展示省/直辖市具体数据。

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/直辖市。 图13 自定义围栏数据 热力图层数据：热力图层数据桥接器/数据集，根据省/直辖市数值大小，热力图层颜色深浅不一。 柱状图层数据：柱状图层数据桥接器/数据集，根据省/直辖市数值大小，柱子颜色、高度不一。 标签图层数据：标签图层数据桥接器/数据集，以标签形式展示省/直辖市具体数据。

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原有的数据集从镜像中删除，最终镜像会变小吗？ 不会，反而会变大。因为Docker镜像的层原因，当前的镜像是基于原来的镜像制作，而原来的镜像层数是无法改变的，层不变的情况下，大小是不变的，卸载包或者删除数据集，会新增镜像层，镜像反而会变大，这和传统概念的存储不一样。 父主题： FAQ

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传递到底层数据库或者文件系统进行处理。查询下推能带来以下好处： 提升整体的查询性能。 减少HetuEngine和数据源之间的网络流量。 减少远端数据源的负载。 HetuEngine对查询下推的具体支持情况，依赖于具体的Connector，以及Connector相关的底层数据源或存储系统。

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分布式环境的数据布局 技术背景 为了解决PB级海量数据的高性能查询和数据导入，DWS采用了两层数据布局机制来利用并发度提高性能：第一层，用户可在创建表时指定数据分布策略（Hash分布、复制分布），数据写入系统时根据对应的分布策略确定存储在哪一个节点上。第二层，节点内部数据进一步通过分区规则进行细分。

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表数据重载 DDM跨region容灾场景下，通过 数据复制服务 （DRS）进行存储层数据迁移，迁移完成之后，目标DDM无法感知逻辑表信息所在位置，所以需要在目标DDM主动下发“表数据重载”，重新加载信息，跟分片建立联系。 操作步骤 登录 分布式数据库 中间件控制台。 在“实例管理”页面，选择目标实例。

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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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查询分析设置 数据 分类数据对应的数值。 第一层数据 类目 分类数据。 展示数量 显示分类数据的个数。 排序方式 升序或降序。 其余归为其他 开启后，除了展示的数据，其余归为其他方式展示。 添加分层 单击添加分层，设置第二层数据，每层数据包括类目、展示数量、排序方式、其余归为其他。

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