反提交：选择“已提交”的维保方案 -> 单击“反提交”按钮； 审批：选择“已提交”的维保方案 -> 单击“审批”按钮； 反审：选择“已审核”的维保方案 -> 单击“反审”按钮； 父主题： 基础资料

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user_name name 用户名称。 user_id oid 用户OID。 unique_sql_id bigint 归一化的SQL id。 query text 归一化的SQL。 备注：长度受track_activity_query_size控制。 n_calls bigint 调用次数。

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integer 用户发起的请求的客户端端口。 unique_query_id bigint 归一化SQL id。 debug_query_id bigint 唯一SQL id。 query text 归一化SQL。 start_time timestamp with time zone 语句启动的时间。

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可继续进行操作。终止操作则强行结束一个BPM实例，可在历史任务中查看。 URI PUT AstroZero 域名 /u-route/baas/bp/v2.0/runtime/instances/{instance_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 instance_id

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unique_query_id bigint 归一化SQL ID。 L0 debug_query_id bigint 唯一SQL ID。部分语句存在不唯一的情况，如Parse报文、DCL和TCL等语句的debug_query_id值为0。 L0 query text 归一化SQL，track_stm

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。该信息在CN和DN节点均有统计，视图查询时将汇总展示。 软硬解析次数，包含软解析（缓存计划）、硬解析（生成计划）的次数，即如果本次执行的是之前缓存的计划，软解析次数+1，如果本次执行的计划是重新生成的，则硬解析次数+1。该次数在CN和DN节点上都会统计，视图查询时将汇总展示。 Unique

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user_name name 用户名称。 user_id oid 用户OID。 unique_sql_id bigint 归一化的SQL ID。 query text 归一化的SQL。 备注：长度受track_activity_query_size控制。 n_calls bigint 调用次数。

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概要 本章节主要讲解如何在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。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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integer 用户发起的请求的客户端端口 unique_query_id bigint 归一化SQL ID debug_query_id bigint 唯一SQL ID query text 归一化SQL(仅CN上有值) start_time timestamp with time zone

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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 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0

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为12，区间名称为“少儿”，则按照用户自定义的区间进行离散。 “不离散”：（默认）不做归一化，不对数据做处理。归一化，根据业务需求限定数值“最小值”和“最大值”。例如，根据weight进行归一化，设置weight最小值为50，最大值为200。如果给定的数值x在该区间范围内则采用以下计算公式处理：“x_new

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user_name name 用户名称。 user_id oid 用户OID。 unique_sql_id bigint 归一化的SQL ID。 query text 归一化的SQL。 备注：长度受track_activity_query_size控制。 n_calls bigint 调用次数。

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unique_query_id bigint 归一化SQL ID。 L0 debug_query_id bigint 唯一SQL ID。部分语句存在不唯一的情况，如Parse报文、DCL和TCL等语句的debug_query_id值为0。 L0 query text 归一化SQL(仅在CN上有值)，

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unique_query_id bigint 归一化SQL ID。 L0 debug_query_id bigint 唯一SQL ID。部分语句存在不唯一的情况，如Parse报文、DCL和TCL等语句的debug_query_id值为0。 L0 query text 归一化SQL，track_stm

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Centrality） 概述 紧密中心度算法（Closeness Centrality）计算一个节点到所有其他可达节点的最短距离的倒数，进行累积后归一化的值。紧密中心度可以用来衡量信息从该节点传输到其他节点的时间长短。节点的“Closeness Centrality”越大，其在所在图中的位置越靠近中心。

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INSTANCE_NUMBER integer 快照的实例编号。 SQL_ID bigint 查询标识。 PLAN_HASH_VALUE bigint 归一化SQL ID。 MODULE text 包含第一次解析 SQL 语句时正在执行的模块的名称。 ELAPSED_TIME_DELTA bigint

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。 挖掘数据特性，创新算法架构 在算法方面，分析DNS域名格式特点，创新的结合BERT思想构造三通道CNN模型，相比传统直接将域名输入到神经网络的方法具有更好的检测效果，在业界内较先采用。 多模型协同检测，准确识别威胁 威胁检测服务 除威胁情报和规则基线检测外，还提供4类基于AI智

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某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版体验式开发模式下，模型训练服务支持的特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLab

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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5000，神经网络层数不大于10。默认为400,400,400。 神经元值保留概率

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默认为CAMERASTREAM。 x 否 Float 坐标x，归一化百分比，画布上该画面左上角的横坐标的相对值，范围是 [0.0,1.0]。从左到右布局，0.0在最左端，1.0在最右端，小数取值范围在float内，自定义布局场景下填写本字段。 y 否 Float 坐标y，归一化百分比，画布上该画面左上角的纵坐标的相对值，范围是

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账号相关问题 个人用户和个体用户能否使用 隐私保护通话 服务？ BP账户能使用隐私保护通话服务吗？ IAM用户能使用隐私保护通话服务吗？ 购买隐私保护通话业务是否需要进行企业认证？账号经过企业认证了X号码还是无法购买？ 开通隐私保护通话时“立即申请”是灰色或页面一直显示“loading

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