batch模式计算速度快于full模式。 隐向量长度 分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid

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填写基本信息，选择2创建的命名空间，Pod数量选择为“1”，选择Pod规格为“GPU加速型”，显卡的驱动版本选择“418.126”，如下所示。 GPU Pod的详细规格和显卡驱动的说明请参见Pod规格。 图2 选择GPU容器规格 选择需要的容器镜像，这里选择的上传到镜像容器仓库的tensorflow镜像。

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隐式游标的相关属性，来完成相应的操作。在隐式游标的工作区中，所存放的数据是最新处理的一条SQL语句所包含的数据，与用户自定义的显式游标无关。 格式调用为： SQL% INSERT、UPDATE、DELETE和SELECT语句中不必明确定义游标。 兼容A模式下，GUC参数behav

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的结果。 一个表的候选路径可能包括seq scan和index scan等多个可能的数据扫描方式，最终执行计划使用的表扫描方式是由执行计划的代价来决定的，因此即使生成了索引扫描的候选路径，也可能生成的最终执行计划中使用其它扫描方式。 父主题： SQL调优指南

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参数类型 说明 隐向量长度 （latent_vector_length) 是 Int 分解后的特征向量的长度。取值范围[1,100]，默认10。 神经网络结构 (architecture) 是 List[Int] 神经网络的层数与每一层神经元节点个数。每一层神经元节点数不大于500

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batch模式计算速度快于full模式。 隐向量长度 分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid

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隐式游标的相关属性，来完成相应的操作。在隐式游标的工作区中，所存放的数据是最新处理的一条SQL语句所包含的数据，与用户自定义的显式游标无关。 格式调用为： SQL% INSERT，UPDATE，DELETE，SELECT语句中不必明确定义游标。 属性 隐式游标属性为： SQL%F

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隐式游标的相关属性，来完成相应的操作。在隐式游标的工作区中，所存放的数据是最新处理的一条SQL语句所包含的数据，与用户自定义的显式游标无关。 格式调用为： SQL% INSERT，UPDATE，DELETE，SELECT语句中不必明确定义游标。 属性 隐式游标属性为： SQL%F

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隐式游标的相关属性，来完成相应的操作。在隐式游标的工作区中，所存放的数据是最新处理的一条SQL语句所包含的数据，与用户自定义的显式游标无关。 格式调用为： SQL% INSERT，UPDATE，DELETE，SELECT语句中不必明确定义游标。 兼容A模式下，GUC参数behav

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隐式游标的相关属性，来完成相应的操作。在隐式游标的工作区中，所存放的数据是最新处理的一条SQL语句所包含的数据，与用户自定义的显式游标无关。 格式调用为： SQL% INSERT，UPDATE，DROP，SELECT语句中不必明确定义游标。 属性 隐式游标属性为： SQL%FOU

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隐式游标的相关属性，来完成相应的操作。在隐式游标的工作区中，所存放的数据是最新处理的一条SQL语句所包含的数据，与用户自定义的显式游标无关。 格式调用为： SQL% INSERT，UPDATE，DROP，SELECT语句中不必明确定义游标。 属性 隐式游标属性为： SQL%FOU

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隐式游标的相关属性，来完成相应的操作。在隐式游标的工作区中，所存放的数据是最新处理的一条SQL语句所包含的数据，与用户自定义的显式游标无关。 格式调用为： SQL% INSERT、UPDATE、DELETE和SELECT语句中不必明确定义游标。 隐式游标属性不受commit/rollback操作影响。

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隐式游标的相关属性，来完成相应的操作。在隐式游标的工作区中，所存放的数据是最新处理的一条SQL语句所包含的数据，与用户自定义的显式游标无关。 格式调用为： SQL% INSERT，UPDATE，DELETE，SELECT语句中不必明确定义游标。 兼容O模式下，GUC参数behav

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的结果。 一个表的候选路径可能包括seq scan和index scan等多个可能的数据扫描方式，最终执行计划使用的表扫描方式是由执行计划的代价来决定的，因此即使生成了索引扫描的候选路径，也可能生成的最终执行计划中使用其它扫描方式。 父主题： SQL调优指南

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的结果。 一个表的候选路径可能包括seq scan和index scan等多个可能的数据扫描方式，最终执行计划使用的表扫描方式是由执行计划的代价来决定的，因此即使生成了索引扫描的候选路径，也可能生成的最终执行计划中使用其它扫描方式。 父主题： SQL调优指南

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核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过向量点乘来计算特征之间的关系，而核函数特征交互神经网络使用不同的核（kernel）来对特征交互进行建模，以此来计算两个域中特征的相互关系，其中核的种类包括向量内积外积、矩阵乘法、神经网络等。利用核函数建

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同层参数化路径的Hint 功能描述 通过predpush_same_level Hint来指定同层表或物化视图之间参数化路径生成。 跨层参数化路径hint请参考参数化路径的Hint。 语法格式 1 2 predpush_same_level(src, dest) predpush_same_level(src1

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示在当前查询块生效。 dest为参数化路径的目标表，即索引所在的表。 src为参数路径的参数表。 index_list为参数化路径使用的索引序列，为空格隔开的字符串。 示例 nestloop_index示例： 在t1表上传入t2,t3表的t2.c1和t3.c2进行索引扫描（参数化路径）：

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若需重新选择管理域，可在“业务层管理”页面中单击“选择”。 在“业务层管理”页面中，根据应用场景执行以下操作。 表1 管理业务层 操作名称 操作方法 管理业务层 添加业务层 单击“添加”。 在“添加业务层”对话框中，设置“业务层名称”，单击“确定”。 修改业务层 在“业务层”区域中选择业务层，修改“业务层名称”，单击“保存”。

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配层信息。 搜索适配层 在“适配层管理”界面中，搜索已上传到 服务器 的适配层。 卸载适配层 在“适配层管理”界面中，勾选待卸载的适配层。 单击“卸载”。 在弹出的“信息”对话框中，单击“是”。 说明： 适配层卸载不保留原始安装包。 安装适配层 在“适配层管理”界面中，勾选待安装的适配层。

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略，表示在当前查询块生效。 dest为参数化路径的目标表，即索引所在的表。 src为参数路径的参数表。 index_list为参数化路径使用的索引序列，为空格隔开的字符串。 示例 查看下面的计划示例需要设置以下参数 set enable_fast_query_shipping =

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