额度给子账号。 PRI_RESALE_BP_SUB_CUST_NOT_TRANS_CREDIT 企业主账号是分销商转售模式的子客户，不允许给子账号划拨信用额度。 ADVANCE _PAY_PRI_SUB_MUST_SAME_LEGAL 伙伴代售场景下，仅允许企业客户将代售资金划拨给相同法人的子账号。

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\":\"OPUS\"}],\"VideoProtocolList\":[{\"id\": 2,\"videostr\":\"H.264 BP\", \"VideoProtocolItemList\":[{\"id\": 0,\"videoitemstr\":\"Auto\"},{\"id\":

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仅在没有数据丢失的情况下支持将Decimal数据类型从较低精度更改为较高精度 例如： 无效场景：将Decimal数据精度从（10,2）更改为（10,5）无效，因为在这种情况下，只有scale增加，但总位数保持不变。 有效场景：将Decimal数据精度从（10,2）更改为（12,3）有效，因为总

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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。 -带精度的除法运算，精度值范围为大于1小于6包括边界值的整数。若能除尽，除尽后小数位数不超过精度值则按照原

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xPU泛指GPU和NPU。 GPU，即图形处理器，主要用于加速深度学习模型的训练和推理。 NPU，即神经网络处理器，是专门为加速神经网络计算而设计的硬件。与GPU相比，NPU在神经网络计算方面具有更高的效率和更低的功耗。 密钥对 弹性裸金属支持SSH密钥对的方式进行登录，用户无需输

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响应示例 状态码： 200 Success { "user" : "admin", "token" : "ACiUxRlk2Jcu2d5bp2SyfP7abHV1nVKlo9Mm2AxI9dDN7mdHXXHBdg=kaIglHeZLTu6UeIu5YRcXTlpUPXylEG

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遵循的协议和标准 表1 遵循的协议和标准 项目 指标 视频编解码协议 H.265、H.264 HP、H.264 BP 音频编解码协议 AAC-LD单双声道、G.711A、G.711U、G.722、G.722.1C、G.729A、Opus 多媒体框架协议 H.323、SIP 数据会议

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当前泳道方式 图4 名称和表达式方式 通过以上配置，将在处理任务的用户数量达到需要处理任务的总用户数量的对应百分比后，将得票最高的结果赋值到“$BP.TaskOutcome”系统变量中，实现投票功能。 父主题： 深入了解用户任务

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当前工单客户没有关联合作伙伴。 参考错误信息或者联系技术支持工程师 200 OSM.01010056 当前工单客户合作伙伴不在白名单中。 当前工单客户合作伙伴不在白名单中。 参考错误信息或者联系技术支持工程师 200 OSM.01010057 合作伙伴不存在。 合作伙伴不存在。 参考错误信息或者联系技术支持工程师

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Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。

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4字节 6位十进制数字精度。 DOUBLE PRECISION, FLOAT8 双精度浮点数，不精准。 8字节 1E-307~1E+308， 15位十进制数字精度。 FLOAT[(p)] 浮点数，不精准。精度p取值范围为[1,53]。 说明： p为精度，表示总位数。 4字节或8字节

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4字节 6位十进制数字精度。 DOUBLE PRECISION, FLOAT8 双精度浮点数，不精准。 8字节 1E-307~1E+308， 15位十进制数字精度。 FLOAT[(p)] 浮点数，不精准。精度p取值范围为[1,53]。 说明： p为精度，表示总位数。 4字节或8字节

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标准 CS V格式，点与其label之间以英文逗号分隔，各点与其label对之间以换行符“\n”分隔，点与sample中点相对应，例如:“1,BP\n2,FBP\n3,CP”。 directed 否 是否考虑图的方向 Bool true或false,默认true。 n 否 限制寻找的子图的个数的上限

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79E+308，15位十进制数字精度。 DEC[(p[,s])] 精度p取值范围为[1,1000]，标度s取值范围为[0,p]。 在满足说明中的场景且未指定精度和标度的情况下，默认精度p为10，标度s为0。 该类型映射为NUMERIC，使用场景参考NUMERIC。 用户声明精度。每四位（十进制位

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时，会自动在标准页面中传入流程实例ID、流程名称、流程版本等信息，即将BPM相关信息传入到页面参数“interviewID”、“bp.name”、“bp.version”中。在标准页面配置BMP相关组件时，可不用设置相关组件属性。 图1 BPM关联标准页面 流程-动作 流程-动作

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仅在没有数据丢失的情况下支持将Decimal数据类型从较低精度更改为较高精度 例如： 无效场景：将Decimal数据精度从（10,2）更改为（10,5）无效，因为在这种情况下，只有scale增加，但总位数保持不变。 有效场景：将Decimal数据精度从（10,2）更改为（12,3）有效，因为总

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0.0版本中，Stable Diffusion的五个模型的精度都能够保证一致性，但是在最新的2.1.0版本中，会出现text_encoder模型精度不一致的情况。该问题后续会发布补丁进行修复。 父主题： 模型精度调优

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。 解决办法：检查ACL规则。 GAUSS-03144: "dependent privileges exist" SQLSTATE: 2BP01 错误原因：删除权限时，存在依赖权限。 解决办法：使用cascade关键字级联删除。 GAUSS-03146: "aclinsert is

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输出格式：DECIMAL[(p[,s])]类型当没有指定精度和标度时与NUMERIC[(p[,s])]没有指定精度和标度时的部分输出格式存在差异。如NUMERIC无精度和标度时在类型转换时会保留小数部分，参照未设置参数的场景的输出格式，DECIMAL无精度和标度时在类型转换时则会按照精度为10，标度为0转换。 表3

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79E+308，15位十进制数字精度。 DEC[(p[,s])] 精度p取值范围为[1,1000]，标度s取值范围为[0,p]。 在满足说明中的场景且未指定精度和标度的情况下，默认精度p为10，标度s为0。 该类型映射为NUMERIC，使用场景参考NUMERIC。 用户声明精度。每四位（十进制位

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迭代次数（iterations）和收敛精度（convergence）。 算法终止的条件：要么达到设置的最大迭代次数，要么满足收敛精度，满足其一即可。 一般来说，收敛精度设置得越小，迭代次数设置得越大，算法的效果越好。 在固定收敛精度的情况下，要想算法优先满足收敛精度，迭代次数设置得尽量大。

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