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。

查看更多 →

'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

查看更多 →

'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

查看更多 →

部署应用/BO 本节介绍如何安装部署智能排班模型BO和智能排班基线应用。 背景信息 定制开发时，可以基于智能排班模型BO，也可以基于智能排班基线应用。 智能排班模型BO：ISDP__IntelligentSchedulingModel_b-XX.XX.XX.zip、ISDP__I

查看更多 →

BP账户能使用消息&短信服务吗？ 不能。BP账户及其子账户都不能开通和使用华为 云消息 &短信服务。 父主题： 认证相关

查看更多 →

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

查看更多 →

初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数：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。默认0。 L2正则项系数：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。默认0。 L2正则项系数 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。默认0。 正则损失计算方式

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

BP账户能使用 隐私保护通话 服务吗？ 不能。BP账户不能开通和使用隐私保护通话服务。 父主题： 账号相关问题

查看更多 →

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"

查看更多 →

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。

查看更多 →

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

查看更多 →

Studio大模型即服务平台。 在ModelArts Studio左侧导航栏中，选择“模型广场”进入模型广场。 选择模型，单击“立即使用”进入模型详情页。在模型详情页可以查看模型的详细介绍。 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。

查看更多 →

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

查看更多 →

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。

查看更多 →

6”，内置输入输出模式为未定义模式，请根据模型功能或业务场景重新选择合适的输入输出模式。使用该模板导入模型时请选择到包含模型文件的model目录。 模板输入 存储在OBS上的MXNet模型包，确保您使用的OBS目录与ModelArts在同一区域。模型包的要求请参见模型包示例。 对应的输入输出模式

查看更多 →

是否是Spark环境：请保持默认值关闭。 是否生成本地模型包：请保持默认值关闭。即默认不在当前JupyterLab算法工程项目中生成本地模型包。仅归档模型包，供模型管理页面新建模型包使用。 是否生成本地metadata.json：请保持默认值关闭。 单击归档cell代码框左侧的图标，完成模型归档。 父主题： JupyterLab开发平台

查看更多 →

模型验证 模型验证简介 创建验证服务 创建验证任务 父主题： 用户指南

查看更多 →

单击界面左下角的“异常检测模型训练”，弹出“异常检测模型训练”代码框，如图3所示。 请根据实际情况配置各个模型参数取值。 也可以单击界面右上角的，在弹出的算子框中，选择“学件 > 多层嵌套异常检测学件 > 异常检测模型训练”，添加“异常检测模型训练”代码框。 图3 异常检测模型训练 单击“异

查看更多 →