函数 函数类型解析 从系统表pg_proc中选择所有可能被选到的函数。如果使用了一个不带模式修饰的函数名称，那么认为该函数是那些在当前搜索路径中的函数。如果给出一个带修饰的函数名，那么只考虑指定模式中的函数。 如果搜索路径中找到了多个不同参数类型的函数。将从中选择一个合适的函数。

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函数 函数类型解析 从系统表pg_proc中选择所有可能被选到的函数。如果使用了一个不带模式修饰的函数名称，那么认为该函数是那些在当前搜索路径中的函数。如果给出一个带修饰的函数名，那么只考虑指定模式中的函数。 如果搜索路径中找到了多个不同参数类型的函数。将从中选择一个合适的函数。

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函数 函数类型解析 从系统表pg_proc中选择所有可能被选到的函数。如果使用了一个不带模式修饰的函数名字，那么认为该函数是那些在当前搜索路径中的函数。如果给出一个带修饰的函数名，那么只考虑指定模式中的函数。 如果搜索路径中找到了多个不同参数类型的函数。将从中选择一个合适的函数。

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函数 本章节介绍了在PostgreSQL11开源版本的基础上，RDS for PostgreSQL增强版支持的内置函数和高级函数包。 表1 内置函数 内置函数 说明 add_months(date,integer) 返回date加上integer的值，返回值为DATE类型。 ap

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系统函数信息函数 pv_builtin_functions() 描述：查询系统内置函数的信息。 返回类型：record pg_get_functiondef(func_oid) 描述：获取函数的定义。 返回类型：text func_oid为函数的OID，可以通过PG_PROC系统表查询。

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函数 函数类型解析 从系统表PG_PROC中选择所有可能被选到的函数。如果使用了一个不带模式修饰的函数名字，那么认为该函数是那些在当前搜索路径中的函数。如果给出一个带修饰的函数名，那么只考虑指定模式中的函数。 如果搜索路径中找到了多个不同参数类型的函数。将从中选择一个合适的函数。

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函数 自定义函数 自定义函数类型推导 自定义函数参数传递 内置函数 父主题： Flink Opensource SQL1.12语法参考

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函数 自定义函数 自定义函数类型推导 自定义函数参数传递 内置函数 父主题： Flink Opensource SQL1.15语法参考

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的本地残留文件和OBS全部残留文件。连接到DN执行时，扫描当前DN节点所在数据库的本地残留文件。该函数为库级函数，只针对当前数据库。不支持备机执行。 返回值类型：record 函数返回字段如下： 名称 类型 描述 pgscrf text 记录残留文件信息的元文件本地路径。 示例：

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函数 函数类型解析 从系统表pg_proc中选择所有可能被选到的函数。如果使用了一个不带模式修饰的函数名称，那么认为该函数是那些在当前搜索路径中的函数。如果给出一个带修饰的函数名，那么只考虑指定模式中的函数。 如果搜索路径中找到了多个不同参数类型的函数。将从中选择一个合适的函数。

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函数 函数类型解析 从系统表pg_proc中选择所有可能被选到的函数。如果使用了一个不带模式修饰的函数名称，那么认为该函数是那些在当前搜索路径中的函数。如果给出一个带修饰的函数名，那么只考虑指定模式中的函数。 如果搜索路径中找到了多个不同参数类型的函数。将从中选择一个合适的函数。

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函数 函数管理 依赖包管理 内置函数 父主题： 流编排

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函数 自定义函数 内置函数 父主题： Flink Opensource SQL1.10语法参考

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函数 自定义函数 内置函数 父主题： Flink Opensource SQL1.12语法参考

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函数 如果您以华为云函数工作流作为提供商，则服务的所有函数都属于华为云函数工作流中的函数。 配置 您的Serverless服务中有关华为云函数工作流的所有内容都可以在functions属性下的serverless.yml中找到。 # serverless.yml service:

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系统函数信息函数 pv_builtin_functions() 描述：查询系统内置函数的信息。 返回类型：record 父主题： 系统信息函数

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二次开发 通过CrownCAD二次开发，用户可以自动化执行任务，完成手动交互式建模难以实现的复杂操作；引入数学函数和几何运算，支持更精确的线条拟合；参数式生成模型，将程序做成带输入的命令，分享给平台其他用户使用；灵活组织API，实现系统默认未提供的建模功能；还可以通过查询命令，了解探索内核工作机制。

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* as bp from "bp"; //......（其他代码） const client = bp.newInstanceClient(); client.start(BPM名称, BPM版本号, BPM中定义的变量); 脚本样例如下： import * as bp from

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“多层感知机分类”节点可用于建立一个基于前馈人工神经网络的分类模型。 前馈人工神经网络采用一种单向多层结构。其中每一层包含若干个神经元，同一层的神经元之间没有互相连接，层间信息的传送只沿一个方向进行。其中第一层称为输入层。最后一层为输出层，中间为隐层。K+1层前馈神经网络矩阵形式如下表示，其中X为特

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判断一个算子类型是否存在。bool IsExisting(const std::string& op_type);

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设置算子权重支持的数据格式。OpRegistrationData& WeightFormats(const std::initializer_list& weight_formats);

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