超分辨率转换

INTEGER[(p[,s])] 精度p取值范围为[1,1000]，标度s取值范围为[0,p]。 在未指定精度和标度的情况下，默认精度p为10，标度s为0。 未指定精度和标度的情况下，该类型映射为INTEGER。指定精度和标度的情况下，该类型映射为NUMERIC。 用户声明精度。每四位（十进制位

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速生产、图形图像加速等加速工作负载。 GPU函数主要使用于：仿真、模拟、科学计算、音视频、AI和图像处理等场景下，使用GPU硬件加速，从而提高业务处理效率。 表1 GPU函数规格 卡型 vGPU 显存（GB） vGPU 算力（卡） 特点描述 NVIDIA-T4 1~16 取值说明：必须是整数。

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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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0.0版本中，Stable Diffusion的五个模型的精度都能够保证一致性，但是在最新的2.1.0版本中，会出现text_encoder模型精度不一致的情况。该问题后续会发布补丁进行修复。 父主题： 模型精度调优

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迭代次数（iterations）和收敛精度（convergence）。 算法终止的条件：要么达到设置的最大迭代次数，要么满足收敛精度，满足其一即可。 一般来说，收敛精度设置得越小，迭代次数设置得越大，算法的效果越好。 在固定收敛精度的情况下，要想算法优先满足收敛精度，迭代次数设置得尽量大。

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INTEGER[(p[,s])] 精度p取值范围为[1,1000]，标度s取值范围为[0,p]。 在未指定精度和标度的情况下，默认精度p为10，标度s为0。 未指定精度和标度的情况下，该类型映射为INTEGER。指定精度和标度的情况下，该类型映射为NUMERIC。 用户声明精度。每四位（十进制位

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全流程可视化自主训练，用户可选择网络结构、数据集利用云端算力进行自动学习，也可以利用notebook进行算法开发；支持基于预训练模型进行模型的自主训练与迭代优化，提高模型训练效率和精度。 图12 新建工程 支持模型超参数配置，包括：backbone、实时样本增强（随机翻转、裁切、对比度亮度增强、归一化等）、los

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REAL, FLOAT4 单精度浮点数，不精准。 4字节 -3.402E+38~3.402E+38 6位十进制数字精度。 DOUBLE PRECISION, FLOAT8 双精度浮点数，不精准。 8字节 -1.79E+308~1.79E+308， 15位十进制数字精度。 FLOAT[(p)]

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错误原因：指定float的精度时，精度小于1。 解决办法：指定float的精度时，精度最小是1。 GAUSS-00150: "precision for type float must be less than 54 bits" SQLSTATE: 22023 错误原因：指定float的精度时，精度大于54。

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到门槛较高，可以联系华为工程师获得帮助。 精度诊断过程当前确实门槛较高，一般还是需要GPU上充分稳定的网络（包含混合精度）再到NPU上排查精度问题。常见的精度调测手段，包含使用全精度FP32，或者关闭算子融合开关等，先进行排查。对于精度问题，系统工程人员需要对算法原理有一定的理解

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MoXing通过利用多级并发输入流水线使得数据IO不会成为瓶颈；在模型计算方面，MoXing对上层模型提供半精度和单精度组成的混合精度计算，通过自适应的尺度缩放减小由于精度计算带来的损失；在超参调优方面，采用动态超参策略（如momentum、batch size等）使得模型收敛所

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准确的相机位置估计，较低的精度设置可用于在较短的时间内获得相机位置的粗略估计。 Highest：表示设置精度为最高。 High：表示设置精度为高。 Medium：表示设置精度为中。 Low：表示设置精度为低。 Lowest：表示设置精度为最低。 默认值：High。 空三关键节点数量

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配置操作包括创建会话、设置位置、检测陀螺仪。 创建会话：用于启动相机及SLAM。 设置位置：用于设置已知地图服务区域的GPS坐标，提高后续视觉定位的精度。 检测陀螺仪：用于判断设备陀螺仪的有效性。 // 并发异步请求 Promise.all([hwar.createARSession()

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生成文本预测分类模型，自主更新和调整模型精度，实现高精度的文本预测分类。 通用文本分类工作流 多语种文本分类工作流 根据工作流指引，开发非中文语种的文本分类服务，通过上传训练数据，训练生成文本预测分类模型，自主更新和调整模型精度，实现高精度的文本预测分类。 多语种文本分类工作流 通用实体抽取工作流

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自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。依据开发者提供的标注数据及选择的场景，无需任何代码开发，自动生成满足用户精度要求的模型。可支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。 图1

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错误原因：非法的interval类型精度值。 解决办法：检查类型精度值。 GAUSS-03009: "INTERVAL(%d) precision must not be negative" SQLSTATE: 22023 错误原因：interval类型的精度值不能为负。 解决办法：检查类型精度值。 GAUSS-03010:

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ys) 如果运算的数学结果无法通过结果数据类型的精度和范围精确地表示，则发生异常情况：Value is out of range。 当对具有不同范围和精度的decimal类型进行运算时，值首先被强制转换为公共超类型。对于接近于最大可表示精度 (38) 的类型，当一个操作数不符合公共超

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参数说明列表 国标交通标志编码 国标交通事件编码 时间精度（time_confidence） 车辆基本类型（basic_vehicle_class） 位置精度（position_confidence） 车辆高程精度（ele_confidence） 机动车车辆类型（gat_vehicle_class）

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6]范围内的整型值，作为返回时间的精度，超过6的整型值，会告警并按照精度6输出时间值；MySQL的精度值有效值是[0,6]，但是输入的整型值内部会对256求余（例257，会返回精度1的时间值）。 8 CURTIME() 支持 GaussDB 此函数输入字符串或者非整型值，会被隐式转成整型，然后再校验精度，[0

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REAL, FLOAT4 单精度浮点数，不精准。 4字节 -3.402E+38~3.402E+38，6位十进制数字精度。 DOUBLE PRECISION, FLOAT8 双精度浮点数，不精准。 8字节 -1.79E+308~1.79E+308，15位十进制数字精度。 FLOAT[(p)]

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据，快速训练高精度算法模型，并且一键部署至设备。 HiLens安全帽检测技能 功能介绍 面向智慧园区的安全帽检测技能，支持自主上传图片数据，构建高精度安全帽检测模型，快速开发安全帽检测技能，实现园区自动检测工人未戴安全帽的行为。 适用场景 智慧园区。 优势 模型精度高，检测速度快，更新模型简便。

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