如何处理自动加载的依赖包 问题 在使用IDEA导入工程前，如果IDEA工具中已经进行过Maven配置时，会导致工具自动加载Maven配置中的依赖包。当自动加载的依赖包与应用程序不配套时，导致工程Build失败。如何处理自动加载的依赖包？ 回答 建议在导入工程后，手动删除自动加载的依赖。步骤如下：

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如何处理自动加载的依赖包 问题 在使用IDEA导入工程前，如果IDEA工具中已经进行过Maven配置时，会导致工具自动加载Maven配置中的依赖包。当自动加载的依赖包与应用程序不配套时，导致工程Build失败。如何处理自动加载的依赖包？ 回答 建议在导入工程后，手动删除自动加载的依赖。步骤如下：

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如何处理自动加载的依赖包 问题 在使用IDEA导入工程前，如果IDEA工具中已经进行过Maven配置时，会导致工具自动加载Maven配置中的依赖包。当自动加载的依赖包与应用程序不配套时，导致工程Build失败。如何处理自动加载的依赖包？ 回答 建议在导入工程后，手动删除自动加载的依赖。步骤如下。

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COMPRESSION=middle) DISTRIBUTE BY hash (ss_item_sk); 为这些表加载样例数据。 在基准表中记录加载时间。 基准 优化前 优化后 加载时间（11张表） 341584ms 257241ms 占用存储 Store_Sales 42GB - Date_Dim

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为什么在off heap时数据加载失败？ 问题 为什么在off heap时数据加载失败？ 回答 YARN Resource Manager将（Java堆内存 + “spark.yarn.am.memoryOverhead”）作为内存限制，因此在off heap时，内存可能会超出此限制。您需配置参数“spark

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为什么在off heap时数据加载失败？ 问题 为什么在off heap时数据加载失败？ 回答 YARN Resource Manager将（Java堆内存 + “spark.yarn.am.memoryOverhead”）作为内存限制，因此在off heap时，内存可能会超出此限制。您需配置参数“spark

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设备ID。 - 用户 ID 用户ID。 - 发生时间 启动发生的时间。 启动响应分析 应用预加载耗时 启动时应用预加载的耗时。 应用加载耗时 启动时应用加载的耗时。 视图加载耗时 启动时视图加载的耗时。 其他耗时 启动时的其他耗时。 设备信息 设备机型 设备的机型。 是否越狱 设备

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的配置参数。本章节主要介绍Extension相关参数 ，主要包括： i18n：代表要使用多语义化功能 variables：代表要使用参数预加载功能 父主题： Extension

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HANA软件提供的System Repication功能实现数据复制功能。 打开System Replication中的Preload功能，数据预加载到备机内存以减少切换时间，降低RTO。 通过配置SUSE HAE(High-Availability Extension)实现系统高可用自

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出现该问题的可能原因如下： 因为安全性问题，ModelArts内部训练机器不能访问外网。 处理方法 将pretrained改成false，提前下载好预训练模型，加载下载好的预训练模型位置即可，可参考如下代码。 import torch import torchvision.models as models

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加载网络实例时出现系统异常怎么办？ 当用户在加载网络实例中的VPC实例时，系统提示“当前VPC存在路由冲突，此VPC路由已经在对等连接、VPN等其他场景中使用。”，请排查该VPC是否在以下某个场景中使用： 自定义路由。 云专线使用。 VPN使用。 对等连接使用。 如果该VPC在这

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加载网络实例时出现系统异常怎么办？ 当用户在加载网络实例中的VPC实例时，系统提示“当前VPC存在路由冲突，此VPC路由已经在对等连接、VPN等其他场景中使用。”，请排查该VPC是否在以下某个场景中使用： 自定义路由。 云专线使用。 VPN使用。 对等连接使用。 如果该VPC在这

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# 预处理后数据 |── pretrain # 预训练加载的数据 |── finetune # 微调加载的数据 |──converted_weights # HuggingFace格式转换megatron格式后权重文件

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使用Hive加载OBS数据并分析企业雇员信息 应用场景 MRS Hadoop分析集群，提供Hive、Spark离线大规模分布式数据存储和计算，进行海量数据分析与查询。 本实践基于华为云 MapReduce服务 ，用于指导您创建MRS集群后，使用Hive对OBS中存储的原始数据进行导入

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统一可扩展固件接口（Unified Extensible Firmware Interface，简称UEFI）是一种详细描述类型接口的标准，可用于操作系统自动从预启动的操作环境加载到一种操作系统上。 缩短了启动时间和从休眠状态恢复的时间。 父主题： 操作系统类

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为什么Bad Records导致数据加载性能降低？ 问题 为什么Bad Records导致数据加载性能降低？ 回答 如果数据中存在Bad Records，并且“BAD_RECORDS_ LOG GER_ENABLE”参数值为“true”或“BAD_RECORDS_ACTION”参数值

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# 预处理后数据 |── pretrain # 预训练加载的数据 |── finetune # 微调加载的数据 |──converted_weights # HuggingFace格式转换magatron格式后权重文件

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# 预处理后数据 |── pretrain # 预训练加载的数据 |── finetune # 微调加载的数据 |──converted_weights # HuggingFace格式转换megatron格式后权重文件

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# 预处理后数据 |── pretrain # 预训练加载的数据 |── finetune # 微调加载的数据 |──converted_weights # HuggingFace格式转换megatron格式后权重文件

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= args.s3_train_url # 判断输出路径中是否有模型文件。如果无文件则默认从头训练，如果有模型文件，则加载epoch值最大的ckpt文件当做预训练模型。 if os.listdir(s3_train_url): print('> load last ckpt and

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word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeplearning4j模型或者keras模型，可以实时预测每张图片代表的数字。 1 2 3 4 5 6 CREATE SOURCE

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