科技行业公司的最大利润和市值是多少？ 科技行业公司的最小利润和市值是多少？ 科技行业公司的中位利润和市值是多少？ 科技行业公司的总利润和市值是多少？ … 来源四：基于大模型的数据泛化。基于目标场任务的分析，通过人工标注部分数据样例，再基于大模型（比如盘古提供的任意一个规格的基础功能模

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Insight系统中的通用数据查询结构体。在转换的过程中，语义SQL会被进行后处理，以校验、修正其中的幻觉和错误，提升整个数据查询的准确率。 SQL DQE将会被进一步转换为目标数据源可执行的物理SQL。转换的过程主要包括建立数据集Schema到物理表Schema的映射，目标数据源方言的适配，默认过滤条件和权限管控条件的注入等。

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replicas指定必须确认写入才能被认为成功的副本的最小数量。 retries 0 结合实际业务调整 客户端发送消息的重试次数。值大于0时，这些数据发送失败后，客户端会重新发送。 注意，这些重试与客户端接收到发送错误时的重试没有什么不同。允许重试将潜在的改变数据的顺序，如果这两个消息记录都是发

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以5分钟为粒度采样，采集入云和出云方向的流量并计算5分钟内的平均带宽值。 取入方向和出方向中较大的带宽平均值作为采样点的带宽值。 每天得到全部采样点后，按从高到低排序，去掉前4个最高的采样点，取第5峰为日峰值。 图1 日峰值 如果当天采样点不足五个，以排序后的最后一个为日峰值。日峰值为整数值，小数全部截取。

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）时，使用数据连接中的账号密码进行认证。为实现不同用户访问数据源时，能够根据其自身用户信息管控用户访问数据的权限，需要先将IAM上的用户信息同步到数据源上，然后不同用户在数据源上才能有不同的身份，便于后续在数据权限管理中使用自身用户信息进行认证。 值得注意的是，DataArts

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(Agent) TCP重传率 该指标用于统计测量对象重新发送的报文数与总发送的报文数之间的比值。 采集方式（Linux）：通过从/proc/net/snmp文件中获取对应的数据，计算采集周期内发送包数和重传包数的比值得出。 采集方式（Windows）：重传率通过WindowsAPI

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X-Auth-Token 是 String 用户Token。 获取Token ，请参考《统一身份认证服务API参考》的“获取用户Token”章节。请求响应成功后在响应消息头中包含的“X-Subject-Token”的值即为Token值。 最小长度：0 最大长度：10240 响应参数 状态码： 200 表3

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选择在前提条件中已创建的 MRS Kafka类型数据连接。注意，Kafka应为第三方平台发布消息所在的Kafka，Kafka数据连接中的账户要具备kafkaadmin用户组的权限。 *topic主题 选择第三方平台的动态脱敏策略发布Kafka消息的Topic主题。同一个MRS集群的一个Topic主题只能对应一个订阅任务。

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以5分钟为粒度采样，采集入云和出云方向的流量并计算5分钟内的平均带宽值。 取入方向和出方向中较大的带宽平均值作为采样点的带宽值。 每天得到全部采样点后，按从高到低排序，去掉前4个最高的采样点，取第5峰为日峰值。 图1 日峰值 如果当天采样点不足五个，以排序后的最后一个为日峰值。日峰值为整数值，小数全部截取。

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以5分钟为粒度采样，采集入云和出云方向的流量并计算5分钟内的平均带宽值。 取入方向和出方向中较大的带宽平均值作为采样点的带宽值。 每天得到全部采样点后，按从高到低排序，去掉前4个最高的采样点，取第5峰为日峰值。 图1 日峰值 如果当天采样点不足五个，以排序后的最后一个为日峰值。日峰值为整数值，小数全部截取。

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nfig.json里面定义的“max_position_embeddings”和“seq_length”；如果设置过大，会占用过多显存，影响kvcache的空间。 --gpu-memory-utilization：NPU使用的显存比例，复用原vLLM的入参名称，默认为0.9。 -

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设置创建AI应用的相应参数。此处仅介绍关键参数，设置AI应用的详细参数解释请参见从OBS中选择元模型。 根据需要自定义应用的名称和版本。 模型来源选择“从 对象存储服务 （OBS）中选择”，元模型选择转换后模型的存储路径，AI引擎选择“Custom”，引擎包选择准备镜像中上传的推理镜像。 系统运行架构选择“ARM”。

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X-Auth-Token 是 String 用户Token。 获取Token，请参考《统一身份认证服务API参考》的“获取用户Token”章节。请求响应成功后在响应消息头中包含的“X-Subject-Token”的值即为Token值。 最小长度：0 最大长度：10240 表3 请求Body参数 参数 是否必选

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X-Auth-Token 是 String 用户Token。 获取Token，请参考《统一身份认证服务API参考》的“获取用户Token”章节。请求响应成功后在响应消息头中包含的“X-Subject-Token”的值即为Token值。 最小长度：0 最大长度：10240 表3 请求Body参数 参数 是否必选

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*用户组/用户 指定当前工作空间成员中的用户或用户组。 指定的用户或用户组按照所选的“SQL操作”进行操作时，只能操作满足“表达式”条件的行级数据。 当选择SELECT时，SELECT类操作受行访问控制的影响，所选用户组/用户只能查看到满足表达式条件的行数据，受影响的操作包括SELECT，UPDATE

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地位，但我们相信，在以华为云为代表的国内厂商的共同努力下，我国的软件工程能力将会得到显著的提升，我国的DevOps产品的能力也会得到迅速的提高，从而帮助中国企业落地DevOps，推动中国企业从DevOps的初始级和基础级的阶段，向全面级、优秀级、卓越级转变，全方位的促进国内软件产

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最小值：0 最大值：65535 id 否 Integer 参数说明：节点编号，路网最基本的构成即节点和节点之间连接的路段。节点可以是路口，也可以是一条 路的端点。一个节点的ID在同一个区域内是唯一的。数值0~255预留为测试使用。 最小值：0 最大值：65535 Message示例 {

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previous_marker String 上一页的marker，值为资源的uuid 最小长度：0 最大长度：36 current_count Integer 当前列表中资源数量 最小值：0 最大值：2000 next_marker String 下一页的marker，值为资源的uuid，为空时表示最后一页

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退方案。 每一份方案需要有细化到可执行的操作步骤，以及可标记任务结束的里程碑。 迁移演练。 迁移演练的主要目的如下： 验证迁移工具与过程的可行性。 发掘迁移过程中遇到的问题，并做出有效的改进。 评估迁移耗时。 优化迁移步骤，验证部分工作并行的可行性，提高迁移效率。 备份。 在迁移

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静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动，且输入输出长度也在一定范围内变化时，模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求，能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。

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静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动，且输入输出长度也在一定范围内变化时，模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求，能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。

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