迁移后应用出图效果相比GPU无法对齐怎么办 扩散模型在噪音和随机数上的生成，本身就有一定的随机性，GPU和NPU（Ascend）硬件由于存在一定细小的差别，很难确保完全一致，较难达成生成图片100%匹配，建议通过盲测的方式对效果进行验证。 父主题： 常见问题

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ls工具或者haveged工具，如果没有配置，则继续检查当前熵值，如果五次均小于100，则上报故障告警。 当检查到真随机数方式已经配置或者伪随机数方式中配置了随机数参数，或者两者均没有配置但是五次检查中，至少有一次熵值大于等于100，则告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除

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匿名用户会议鉴权 描述 该接口用于匿名用户入会鉴权。请求根据会议ID和密码鉴权，返回鉴权随机数（可以根据该随机数获取匿名用户信息、会议信息等）。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 接口原型 表1 接口原型 请求方法 GET 请求地址 /v1/mmc/manag

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确配置了rng-tools工具，如果没有配置，则继续检查当前熵值，如果五次均小于500，则上报故障告警。 当检查到真随机数方式已经配置或者伪随机数方式中配置了随机数参数或者没有配置但是五次检查中，至少有一次熵值大于等于500，则发送恢复告警。 告警属性 告警ID 告警级别 可自动清除

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数据采样”。下文采样步骤使用此入口进行描述。 JupyterLab环境编辑区的“随机采样”、“分层采样”快捷入口。 随机采样 操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 数据采样 > 随机采样”，界面新增“随机采样”内容。 参数说明，如表1所示。 表1 参数说明 参数 参数说明

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Username="app_key的值", PasswordDigest="PasswordDigest的值", Nonce="随机数", Created="随机数生成时间"。 PasswordDigest：根据PasswordDigest = Base64 (SHA256 (Nonce

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获取指定时间戳 日期转时间戳 时间戳转日期 时间戳加减运算 生成Base64编码 生成SHA512编码 生成MD5哈希值 生成指定范围随机数 生成指定长度随机字符串 生成UUID 倒序索引提取数组 倒序索引提取数组元素的值 大写转小写 小写转大写 字符串拼接 字符串切割 父主题： 接口自动化用例高级配置

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2个。 网络要求：与被测接口处于同一VPC，网络相互打通。 因接口自动化执行机运行依赖安全随机数，但安全随机数生成速度不定，为保证测试用例运行效率，可安装增熵软件haveged加快安全随机数生成速度，手动安装“haveged”可参考以下方法： 在执行机使用以下命令进行安装。 yum

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数据密钥管理 创建随机数 创建数据密钥 创建不含明文数据密钥 加密数据密钥 解密数据密钥 父主题： 管理加密密钥

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Nonce="随机数", Created="随机数生成时间"。 PasswordDigest：根据PasswordDigest = Base64(HMAC(appSecret, url+安全随机数+时间戳))生成。其中，url使用客户设置的话单推送URL，随机数需使用安全随机数。 No

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Nonce="随机数", Created="随机数生成时间"。 PasswordDigest：根据PasswordDigest = Base64(HMAC(appSecret, url+安全随机数+时间戳))生成。其中，url使用客户设置的话单推送URL，随机数需使用安全随机数。 No

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按照配置的比例参数，对数据集进行随机抽样。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 数据集 参数说明 参数 子参数 参数说明 fraction - 抽样比例 seed - 随机抽样的随机数种子

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Username="APP_Key的值", PasswordDigest="PasswordDigest的值", Nonce="随机数", Created="随机数生成时间"。 PasswordDigest：根据PasswordDigest = Base64 (SHA256 (Nonce

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Username="APP_Key的值", PasswordDigest="PasswordDigest的值", Nonce="随机数", Created="随机数生成时间"。 PasswordDigest：根据PasswordDigest = Base64 (SHA256 (Nonce

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Username="APP_Key的值", PasswordDigest="PasswordDigest的值", Nonce="随机数", Created="随机数生成时间"。 PasswordDigest：根据PasswordDigest = Base64 (SHA256 (Nonce

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随机森林回归特征重要性 概述 采用随机森林回归算法计算数据集特征的特征重要性 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe 参数必选，表示输入的数据集；如果没有pipeline_model和random_forest_regressor_model参数，表示直接

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Username="APP_Key的值", PasswordDigest="PasswordDigest的值", Nonce="随机数", Created="随机数生成时间"。 PasswordDigest：根据PasswordDigest = Base64 (SHA256 (Nonce

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Username="APP_Key的值", PasswordDigest="PasswordDigest的值", Nonce="随机数", Created="随机数生成时间"。 PasswordDigest：根据PasswordDigest = Base64 (SHA256 (Nonce

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Nonce="随机数", Created="随机数生成时间"。 PasswordDigest：根据PasswordDigest = Base64(HMAC(appSecret, url+安全随机数+时间戳))生成。其中，url使用客户设置的状态推送URL，随机数需使用安全随机数。 No

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“列数据类型”选择“数字类型”时，该参数为随机数，可以指定随机数的范围和随机数的精度，如果未指定范围和精度将随机生成伪造数据。 “列数据类型”选择“字符串”时，可以单击下拉框选择人名、身份证号、手机号等类型的伪造数据。 “列数据类型”选择“日期类型”时，可以指定日期范围，如果没有指定日期范围，将随机生成伪造数据。

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stream 部署iDME时，提示启动时间过长怎么办？ 在启动 Linux服务器 时，由于安全随机数导致的线程阻塞，会使得启动时间过长（半小时左右）。因此在CloudPond启动iDME时，需要将安全随机数生成函数由Windows下的“SecureRandom secureRandom =

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