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业务影响较小的情况下进行DDL操作，以减少对业务的影响，提高业务运行的连续性和数据库的可用性。 在线DDL支持通过ONLINE | OFFLINE关键字或GUC参数enable_online_ddl实现在线修改列类型、精度、长度缩减、char类型长度扩长、表级在线移动表空间、在线

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业务影响较小的情况下进行DDL操作，以减少对业务的影响，提高业务运行的连续性和数据库的可用性。 在线DDL支持通过ONLINE | OFFLINE关键字或GUC参数enable_online_ddl实现在线修改列类型、精度、长度缩减、char类型长度扩长、表级在线移动表空间、在线

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选项 描述 场景类型 城镇 较多房屋建筑覆盖的城镇及城市场景。 农田 针对田地、水域等弱纹理区域，匹配效果增强提高入网率。 森林 针对森林、水域等弱纹理区域，匹配效果增强提高入网率。 近景 适用于近景测量模式。 预设 自由网 计算相片内参与位置姿态，进行相对定向的过程。 控制网 结

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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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理等业务的计算需求，如科学研究、气象预报、计算模拟、军事研究、CAD/CAE、生物制药、基因测序、图像处理等，缩短需要的大量计算时间，提高计算精度。 父主题： 简介

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如何提高SFS Turbo文件系统复制和删除操作的效率？ Linux常用cp、rm、tar命令，默认属于串行操作，无法发挥网络文件系统的并发优势，需要用户并发执行以上命令，提升执行效率。 父主题： SFS Turbo删除类问题

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务纳管边缘 服务器 并将技能下发到边缘服务器。 方案优势 算法高效高精度 采用先进的深度学习、AR算法，深入研究各行业业务场景，提高技术在复杂场景中的适配度，支持多终端视觉定位导航，高效高精度大场景重建，厘米级定位精度、毫秒级位姿输出。 端边云协同架构 端边云协同架构支持端侧使用到最

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Pro提供热轧钢板表面缺陷检测工作流，提供高精度钢板表面缺陷识别算法，提高钢板表面缺陷检测场景上线效率。 功能介绍 支持自主上传热轧钢板表面图片数据，构建热轧钢板表面缺陷类型的检测模型，用于识别热轧钢板表面图片中的缺陷类型。 适用场景 钢铁制造。 优势 模型精度高，识别速度快；更新模型简便。 工作流流程

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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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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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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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需求。 增强模型的准确性与鲁棒性：准确的标注数据能够帮助模型更好地学习数据的潜在模式和规律，进而提高模型的性能、准确性和鲁棒性。 节省时间与成本：AI预标注可以显著减少人工干预，提高标注的效率和一致性，帮助用户节省标注成本和时间，尤其是在大规模数据集的处理过程中。 总的来说，数据

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。 实现了100%的产品检测，摒弃传统的抽检方式，确保每个产品都能达到预定的质量标准。 通过自动化替代人工质检，不仅提升了检测精度，还降低了人工成本，提高了生产效率。 质检标准的统一化保障了产品的一致性，减少了由于质量问题引起的投诉和退货。 方案架构 【业务架构图】 图1 业务架构图

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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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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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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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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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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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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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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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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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