如下图所示，请求url路径中参数“test”的值为生成指定长度随机字符串函数，函数中的参数A为数字“3”。 请求头 如下图所示，请求头中参数“string”的值为生成指定长度随机字符串函数，函数中的参数A为数字“3”。 请求体 如下图所示，请求体中应用了生成指定长度随机字符串函数，函数中的参数A为二元加法运算“$add(2

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如何在Redis中查找匹配的Key和遍历所有Key？ 查找匹配Key 在大Key和热Key分析中，不支持按照指定格式分析，如果需要查找指定前缀或者后缀格式的Key，您可以使用scan命令，根据指定格式进行匹配查找。 例如，需要查找Redis实例中包含a关键字的Key，可以使用Redis-cli工具，执行以下命令：

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在终端中查找文本 集成终端具有查找功能，可使用Ctrl+F触发。 如果您希望“Ctrl+F”转到shell而不是启动Find控件，请将以下内容添加到settings.json中，这将告诉终端不要跳过与workbench.action.terminal.focusFind命令匹配的

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的最大字段长度不能超过767字节，联合索引的每个字段的长度不能超过767字节，且所有字段长度合计不能超过3072字节。 当“innodb_large_prefix”设置为on时，单字段索引最大长度可为3072字节，联合索引合计最大长度可为3072字节。 索引长度与字符集相关。使用

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的最大字段长度不能超过767字节，联合索引的每个字段的长度不能超过767字节，且所有字段长度合计不能超过3072字节。 当“innodb_large_prefix”设置为on时，单字段索引最大长度可为3072字节，联合索引合计最大长度可为3072字节。 索引长度与字符集相关。使用

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如何在容器中安装依赖包 在pycharm项目中打开Terminal窗口，在项目根目录执行以下命令安装依赖包。 pip install -r requirements.txt 安装成功后的示意图如图1所示。 图1 依赖包安装成功 父主题： 常见问题

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如何在流中自助定位问题？ 对于一个创建完成的流，需要对流进行测试并运行流，通过查看流运行日志，来实现自助定位问题。 在开天 集成工作台 界面中，选择左侧导航栏中的“流编排 > 我的流”。 单击“创建流”。 选择和配置触发事件。可根据创建的流类型选择对应连接器的触发事件。 添加执行动作。根据业务需求在画布中单击“

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的录像时间进行录像，并储存到SD卡中。 录像时间取值范围为60~3600s，不同型号摄像机“录像时间”的取值范围略有不同，请以实际情况为准。 启动抓拍 开启后，启动抓拍。选择“启动抓拍”，设定“抓拍数量”和“抓拍间隔”，抓拍图片将储存到SD卡中，或者通过FTP或SFTP协议，将抓

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查找资产 运营管理员可以在ROMA Exchange的后台去灵活配置前台Portal首页，因此资产的入口也相对多样灵活，本节仅是示例。 登录ROMA Exchange系统后，在首页上的搜索框里进行全局搜索查找资产或资产配套的文档。另外用户可以在菜单或者热门资产、推荐以及各个目录里查找资产。

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查找算法 ModelArts提供查找算法功能帮助用户快速查找算法。 操作一：按照名称、镜像、代码目录、描述、创建时间筛选的高级搜索。 操作二：单击右上角“刷新”图标，刷新算法列表。 操作三：自定义列功能设置。 图1 查找算法 如果需要对算法排序，可单击表头中的箭头进行排序。 父主题：

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M:SSZ，如1970-01-01T00:00:00Z。 end_time 否 String 时间过滤右边界，与begin_time一起使用只支持时间范围过滤，单边过滤无效。格式遵循RFC3339，精确到秒，UTC时区，即yyyy-mm-ddTHH:MM:SSZ，如1970-01-01T00:00:00Z。

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如何在首页模板中添加卡片？ 前提条件 用户具有首页模板配置权限 配置简介 路径：指标卡片库->订阅管理->首页布局 1.打开首页模板配置页面，点击“配置”按钮 图14.2-1 首页模板配置 2.点击“添加卡片”按钮，点击添加或拖拽卡片至模板中 图14.2-2 添加卡片 图14.2-3

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如何在首页模板中添加卡片？ 前提条件 用户具有首页模板配置权限 操作步骤 登录ISDP系统，选择“指标卡片库->订阅管理->首页布局”，打开首页模板配置页面 点击“配置”按钮 图1 首页模板配置 点击“添加卡片”按钮 图2 添加卡片 点击添加或拖拽卡片至模板中 图3 选择卡片 点

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如何在Notebook中安装外部库？ ModelArts Notebook中已安装Jupyter、Python程序包等多种环境，包括TensorFlow、MindSpore、PyTorch、Spark等。您也可以使用pip install在Notobook或Terminal中安装外部库。

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如何在Notebook中安装外部库？ 在Jupyter Notebook中安装 例如，通过Jupyter Notebook在“TensorFlow-1.8”的环境中安装Shapely。 打开一个Notebook实例。 在Jupyter控制面板中，选择“New”（新建），然后选择“TensorFlow-1

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输入参数/源 服务编排中的变量，为目标赋值。 请从“全局上下文”中，拖拽之前创建的服务编排输入变量。 输出参数/源 脚本的输出参数名称，直接在下拉框中选择。 输出参数/目标 服务编排中的变量，脚本中的输出参数赋值给服务编排中的变量，请从“全局上下文”中拖拽之前创建的服务编排输出变量。

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输入参数/源 服务编排中的变量，为目标赋值。 请从“全局上下文”中，拖拽之前创建的服务编排输入变量。 输出参数/源 脚本的输出参数名称，直接在下拉框中选择。 输出参数/目标 服务编排中的变量，脚本中的输出参数赋值给服务编排中的变量，请从“全局上下文”中拖拽之前创建的服务编排输出变量。

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缓存。 经常一起使用的列尽量放到一个表中，避免过多的关联操作。 禁止在表中建立预留字段，否则修改列的类型会导致锁表，修改一个字段类型的成本要高于增加一个字段。 禁止在数据库中存储图片、文件等大的二进制数据。 不建议使用全文索引，社区MySQL全文索引局限性较多。 数据库字段设计规范

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表，但是在物理层面上将数据存储在多个文件。 表中的列不要太多，尽量做到冷热数据分离，减小表的宽度，以便在一页内存中容纳更多的行，进而减少磁盘IO，更有效的利用缓存。 经常一起使用的列尽量放到一个表中，避免过多的关联操作。 禁止在表中建立预留字段，否则修改列的类型会导致锁表，修改一个字段类型的成本要高于增加一个字段。

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如何在代码中打印GPU使用信息 用户可通过shell命令或python命令查询GPU使用信息。 使用shell命令 执行nvidia-smi命令。 依赖CUDA nvcc watch -n 1 nvidia-smi 执行gpustat命令。 pip install gpustat

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如何在CarbonData中配置非安全内存？ 问题 如何在CarbonData中配置非安全内存？ 回答 在Spark配置中，“spark.yarn.executor.memoryOverhead”参数的值应大于CarbonData配置参数“sort.inmemory.size.inmb”

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