案例：建立合适的索引 创建合适的索引可以加速对表中数据行的检索。索引占用磁盘空间，并且降低添加、删除和更新行的速度。如果需要非常频繁地更新数据或磁盘空间有限，则需要限制索引的数量。在表较大时再建立索引，表中的数据越多，索引的优越性越明显。建议仅在匹配如下某条原则时创建索引： 需要经常执行查询的字段。

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'Sales'::text) (16 rows) 建议在places.place_id和states.state_id列上建立2个索引（参考现象描述），执行计划如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

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'Sales'::text) (8 rows) 建议在places.place_id和states.state_id列上建立2个索引（参考现象描述），执行计划如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

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'Sales'::text) (16 rows) 建议在places.place_id和states.state_id列上建立2个索引（参考现象描述），执行计划如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

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案例：建立合适的索引 创建合适的索引可以加速对表中数据行的检索。索引占用磁盘空间，并且降低添加、删除和更新行的速度。如果需要非常频繁地更新数据或磁盘空间有限，则需要限制索引的数量。在表较大时再建立索引，表中的数据越多，索引的优越性越明显。建议仅在匹配如下某条原则时创建索引： 需要经常执行查询的字段。

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'Sales'::text) (8 rows) 建议在places.place_id和states.state_id列上建立2个索引（参考现象描述），执行计划如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

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过弹性画像模型、无监督模型、有监督模型实现对风险口令、凭证泄露、Token利用、异常委托、异地登录、未知威胁、暴力破解七大IAM高危场景实现了异常行为的智能检测。 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

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迁移HDFS文件，报错无法获取块怎么处理？ 问题描述 用户HDFS为线下自建的，往OBS迁移文件建立好连接器后，测试源端和目的端的连通性都是没问题的。 任务启动时报如下错误： Error: java.io.IOException: org.apache.hadoop.hdfs.B

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高了抗噪性能，使识别准确率显著提升。 识别速度快 把语言模型、词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络，同时在工程上进行了大量的优化，大幅提升解码速度，使识别速度在业内处于领先地位。 多种识别模式 支持多种 实时语音识别 模式，如流式识别、连续识别和实时识别模式，灵活适应不同应用场景。

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ALM-3276800137 堆叠建立失败 告警解释 FSP/3/SETUPFAILURE: OID [OID] Failed to set up a stack. (LocalSlotID=[integer], PeerSlotID=[integer], Reason=[STRING]) 堆叠建立失败。 告警属性

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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。利用核函数建模特征交互，实现了参数共享，减小了模型复杂度。PIN算法请参见核函数特征交互神经网络。 config 否

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Online、TensorFlow和Jupyter 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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”或“部署”，可以直接使用模型进行训推。 当按钮置灰时，表示模型不支持该任务。 模型介绍 表1列举了ModelArts Studio大模型即服务平台支持的模型清单，模型详细信息请查看界面介绍。 表1 模型广场的模型系列介绍 模型系列 模型类型 应用场景 支持语言 GLM-4 文本生成

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建立性能可观测性体系 PERF04-06 建立性能可观测性体系 父主题： PERF04 性能分析

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onCallRtpCreated(RTP通道建立事件) 事件描述 通话接通后，媒体通道建立，触发该事件。 事件示例 { "description" : "TSDK_E_CALL_EVT_CALL_RTP_CREATED", "notify" : 2005, "param"

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图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。 主体识别 利用后台算法来检测图像中的主体内容，识别主体内容的坐标信息。 图2 主体识别示例图 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄，还是经过二次

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L1正则项系数(lambda1) 是 Double 叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。取值范围[0,1]，默认值为0。 L2正则项系数(lambda2) 是 Double 叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。取值范围[0,1]，默认值为0。 学习率(learning_rate)

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建立数据库连接失败 Check that the hostname and port are correct and that the postmaster is accepting TCP/IP connections. 问题分析：客户端与服务端网络不通、端口错误或待连接CN异常。

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建立工单与生成工单方案 通过手工录入工单或批量录入工单的方式建立工单；工单建立完成后再生成工单方案。 前提条件 已登录MBM Space，且拥有“工单操作台”菜单栏目的操作权限。 已维护生产方案相关数据，包括工厂建模、产品制造BOM定义、工艺流程建模、质量追溯标准等。 注意事项 手工录入工单时需注意：

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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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