超分辨率转换

裁剪突出图像中的主体区域，提高图像识别准确率。 翻拍识别 目前只支持华为云系列商品条形码的翻拍识别，如有其他业务场景，请提交工单联系专业工程师为您服务。 图像标签 图像标签有以下应用场景： 场景分析 图像标签功能可准确识别视频、图像内容，提高检索效率和精度，从而使得个性化推荐、内容检索和分发更为有效。

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partitions参数提高并行度 操作场景 Spark作业在执行shuffle类语句，包括group by、join等场景时，常常会出现数据倾斜的问题，导致作业任务执行缓慢。 该问题可以通过设置spark.sql.shuffle.partitions提高shuffle read

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参数与数据位宽最少，使系统所需带宽达到最小，但会有精度损失； High-precision(高精度模式)：结果精度最好，但是性能会下降； User-specify(用户配置模式)：需要用户在prototxt 中标明所有使用高精度计算的层。 Is_simulation 网络模型转化类型。

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2。manifest中的usage字段记录划分类别。取值范围为0~1。 0.8 增量训练版本 用户可以在之前训练成功的版本中，自主选择精度最高的版本进行再训练，可以加快模型收敛速度，提高训练精度。 无 最大训练时长（分钟） 即最大训练时长，在该时长内若训练还未完成，则保存模型停止训练。为防止模型未收敛就

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提供高精度的钢板表面缺陷识别算法，提高钢铁表面缺陷检测场景上线效率。 已发布北京四区域 热轧钢板表面缺陷检测工作流 OBS 2.0支持云状识别工作流 观察云的外部形状，即云的外形特征、结构特点和云底高度，对预测天气变化有重要的影响。视觉套件提供云状识别工作流，为您提供高精度的云状

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128]。 efc 构建hnsw时考察邻居节点的队列大小，默认值为200，值越大精度越高，构建速度将会变慢。 取值范围：(0, 100000]。 max_scan_num 扫描节点上限，默认值为10000，值越大精度越高，索引速度变慢。 取值范围：(0, 1000000]。 PQ类索引配置参数

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对于不需要高精度的度量，无需使用numeric (20,0)数据类型，建议使用double数据类型来替换numeric (20,0)数据类型，以提高查询性能。 在一个测试用例中，使用double来替换numeric (20, 0)，查询时间从15秒降低到3秒，查询速度提高了5倍。创建表命令如下：

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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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AR地图运行服务基础版 基于高精度AR地图，提供在物理世界的厘米级高精度的视觉定位和AR导航，支持用户在物理空间中进行AR内容的展示，提供虚实交互应用体验。 AR地图生产服务 AR地图全景建图云服务 基于消费级全景相机采集的目标场地视频数据，生成包含3D特征的高精度AR地图，供AR地图运行服务使用。

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对于不需要高精度的度量，无需使用numeric (20,0)数据类型，建议使用double数据类型来替换numeric (20,0)数据类型，以提高查询性能。 在一个测试用例中，使用double来替换numeric (20, 0)，查询时间从15秒降低到3秒，查询速度提高了5倍。创建表命令如下：

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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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重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。 中量级：训练时长约为轻量级的3-5倍；模型精度较轻量级提升约20%~30%（实际情况受语料以及扩展问数量影响）。 重量级：训练时长较长，约为中量级的2~3倍；模型精度较中量级提升约3%~5%（实际情况受语料以及扩展问数量影响）。 单击“训练”，

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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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导入控制点-3 控制点导入后，可进行刺点操作，提高空三绝对精度。可以参考《用户指南》中的刺点操作。 步骤八：处理平差 刺点完成后重新提交空三进行平差，完成绝对定向。平差设置如图所示。 图29 平差设置-1 “预设”：选择控制网。 “优化”：选择精度优先模式。 单击“提交”按钮后，在弹出的“询问”对话框选择“是”，如图所示。

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本章节介绍使用可训练技能模板新建技能。使用可训练技能模板新建技能，可自主上传数据训练模型，并快速创建技能，一键部署至端侧设备。 使用可训练技能模板新建技能，仅支持训练模型提高模型精度，暂不支持修改技能的逻辑代码。如果您希望自行修改技能的逻辑代码，可以选择开发基础技能，详情请见控制台开发技能。 前提条件 保证华为云账

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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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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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DECIMAL[(p[,s])] 精度p取值范围为[1，1000]，标度s取值范围为[0，p]。 支持 可变长度 未指定精度的情况下，小数点前最大131,072位，小数点后最大16,383位。 REAL 单精度浮点数，不精准。 支持 4字节 6位十进制数字精度。 DOUBLE PRECISION

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DECIMAL[(p[,s])] 精度p取值范围为[1，1000]，标度s取值范围为[0，p]。 支持 可变长度 未指定精度的情况下，小数点前最大131,072位，小数点后最大16,383位。 REAL 单精度浮点数，不精准。 支持 4字节 6位十进制数字精度。 DOUBLE PRECISION

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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 根据精度p不同选择REAL或DOUBLE PRECISION作为内部表示。如不指定精度，内部用DOUBLE PRECISION表示 高精度浮点 DECIMAL 变长浮点数 16字节 -

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