能计算服务。 CAE仿真时产生的矩阵方程可以输入数值计算求解器，通过内置的各求解器以及底层算子，求得问题的解，如图1。 图1 数值计算求解示意图 数值计算求解方法及类型 线性直接法：线性直接法是一种重要的求解线性方程组的手段，具有求解稳定性好、精度高的优点。 线性迭代法：基于Kr

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数值 数值组件用于记录数字类型的数据信息，例如数量、年龄、库存、金额等。数值组件支持输入数字的最大有效长度为15位，数字较长时，系统会自动添加分隔符。如果有超过15位数字的输入要求，建议替换为文本组件。 在表单开发页面，从“数据组件”中，拖拽“数值”组件至表单设计区域，如图1。 图1

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UNSIGNED类型不支持与SET数据类型间的转换，避免对UNSIGNED类型与SET类型计算或比较。 当sql_compatibility = 'B'时，非数值类型的字符输入，会自动截断或返回数值0。 表2 任意精度类型 名称 描述 存储空间 范围 NUMERIC[(p[,s])]

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执行精确计算。当要求高精确度时，推荐使用这种类型来存储货币总量和其他类型的数量值。与整数类型相比，任意精度类型需要更大的存储空间，其存储效率、运算效率以及压缩比效果都要差一些。 NUMBER类型数值的范围是小数点右边部分的小数位数。NUMBER类型数值的精度是指整个数值包含的所有

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执行精确计算。当要求高精确度时，推荐使用这种类型来存储货币总量和其他类型的数量值。与整数类型相比，任意精度类型需要更大的存储空间，其存储效率、运算效率以及压缩比效果都要差一些。 NUMBER类型数值的范围是小数点右边部分的小数位数。NUMBER类型数值的精度是指整个数值包含的所有

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执行精确计算。当要求高精确度时，推荐使用这种类型来存储货币总量和其他类型的数量值。与整数类型相比，任意精度类型需要更大的存储空间，其存储效率、运算效率以及压缩比效果都要差一些。 NUMBER类型数值的范围是小数点右边部分的小数位数。NUMBER类型数值的精度是指整个数值包含的所有

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数值类型 表1列出了ecpg提供的数值类型(numeric\decimal)数据的常用接口： 表1 数值类型常用接口 API接口 接口描述 说明 numeric* PGTYPESnumeric_new(void) 请求一个指向新分配的numeric变量的指针。 该函数在堆上创建n

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数值类型 表1列出了ecpg提供的数值类型(numeric\decimal)数据的常用接口： 表1 数值类型常用接口 API接口 接口描述 说明 numeric* PGTYPESnumeric_new(void) 请求一个指向新分配的numeric变量的指针。 该函数在堆上创建n

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numeric_type_t1; 与整数类型相比，任意精度类型需要更大的存储空间，其存储效率、运算效率以及压缩比效果都要差一些。在进行数值类型定义时，优先选择整数类型。当且仅当数值超出整数可表示最大范围时，再选用任意精度类型。 使用Numeric/Decimal进行列定义时，建议指定该列的精度p以及标度s。

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数值类型 表1列出了ecpg提供的数值类型(numeric\decimal)数据的常用接口： 表1 数值类型常用接口 API接口 接口描述 说明 numeric* PGTYPESnumeric_new(void) 请求一个指向新分配的numeric变量的指针。 该函数在堆上创建n

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数值类型 表1列出了ecpg提供的数值类型(numeric\decimal)数据的常用接口： 表1 数值类型常用接口 API接口 接口描述 说明 numeric* PGTYPESnumeric_new(void) 请求一个指向新分配的numeric变量的指针。 该函数在堆上创建n

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numeric_type_t1; 与整数类型相比，任意精度类型需要更大的存储空间，其存储效率、运算效率以及压缩比效果都要差一些。在进行数值类型定义时，优先选择整数类型。当数值超出整数可表示最大范围时，再选用任意精度类型。 使用NUMERIC/DECIMAL进行列定义时，建议指定该列的精度p以及标度s。

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+2,147,483,647。 关于浮点类型的精度，目前只能保证直接读取时的精度位数。涉及分布式计算时，由于计算执行在各个DN节点上，并且最终汇聚到一个CN节点，因此误差可能会随计算节点数量增加而被放大。 表4中描述的p为精度，表示整数位最低可以接受的总位数；s为小数位位数。 示例：

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上加上八个字节的额外开销。 - 关于浮点类型的精度，目前只能保证直接读取时的精度位数。涉及分布式计算时，由于计算执行在各个DN节点上，并且最终汇聚到一个CN节点，因此误差可能会随计算节点数量增加而被放大。 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

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UNSIGNED类型不支持与SET数据类型间的转换，避免对UNSIGNED类型与SET类型计算或比较。 当sql_compatibility = 'MYSQL'时，非数值类型的字符输入，会自动截断或返回数值0。 表2 任意精度类型 名称 描述 存储空间 范围 NUMERIC[(p[,s])]

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数值数据类型 表1 整数类型 序号 MySQL数据库 GaussDB数据库 差异 1 BOOL 支持，存在差异 输出格式： GaussDB 中SELECT TRUE/FALSE输出结果为t/f，MySQL为1/0。 MySQL：BOOL/BOOLEAN类型实际映射为TINYINT类型。

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值超范围时报错。 MySQL：支持提升类型到BIGINT后计算。 |、&、^、~运算符 GaussDB：在类型所占用BIT位中计算；GaussDB中^表示指数运算，如需使用异或运算符，使用#替换。 MySQL：提升类型计算。 负数显示类型转换： GaussDB：宽松模式结果为0，严格模式报错。

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值超范围时报错。 MySQL：支持提升类型到BIGINT后计算。 |、&、^、~运算符 GaussDB：在类型所占用BIT位中计算；GaussDB中^表示指数运算，如需使用异或运算符，使用#替换。 MySQL：提升类型计算。 负数显示类型转换： GaussDB：宽松模式结果为0，严格模式报错。

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假设您有如下数据集（只展示部分数据），由于数据不够完整，如job、sex等字段均存在一定程度的缺失。为了不让机器理解形成偏差、以达到机器学习的使用标准，需要基于对数据的理解，对数据进行特征预处理。例如： job字段是多类别的变量，其值0、1、2实际没有大小之分，一般会将该特征转换成向量，如值为0用向量[1

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可信联邦学习作业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，曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情况，联合多个参与者的具有相同特征的多行样本进行联邦机器学习，联合建模。 模型评估 评估训练

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数据质量差，或学习率设置过大，使得模型在最优解附近震荡，甚至跳过最优解，导致无法收敛。您可以尝试提升数据质量或减小学习率来解决。 图4 异常的Loss曲线：上升 Loss曲线平缓，保持高位：Loss曲线平缓且保持高位不下降的原因可能是目标任务的难度较大，或模型的学习率设置过小，导

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