图4 高级选项 关于分区表的介绍，详见以下说明。 表分区是将一个大表，根据条件分割成若干个小表，表的不同行可以分配给不同的物理分区。由于MariaDB分区表的限制条件较多，因此不推荐您创建分区表。 如您因为业务需求要创建分区表，可参考以下示例，支持的分区方式有RANGE、LIST、COLUMNS、KEY、HASH。

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为所选组件选择对应的数据集，配置字段，将所需的字段从数据列拖拽至字段内。本示例以线状图为例。 图8 配置字段 配置图表样式，您可以通过以下的选项对图表进行自定义的配置。 全局样式：对图标上的字体进行调整。 柱子样式：该配置只能出现在柱状图的图表类型内。 边距：图表内容距离图表边框的距离。

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AutoscalerRule类型数组定义 使用建议：在“组成部分”中选择rules字段根据提示的字段进行扩充填写 clusterId 否 自动弹性伸缩策略作用的应用所在的集群ID 参数类型：HuaweiCloud.CCE.Cluster.Id 取值说明：模板中CCE.cluster对象的ID 取值约束：{u'max_length':

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选择待查看的防护网站，可查看“昨天”、“今天”、“3天”、“7天”、“30天”或者自定义时间范围内的防护日志。 “防护事件趋势图”：展示所选网站在选择的时间段内WAF的防护情况。 “TOP10统计”：针对当前所选时间段的攻击事件、受攻击站点、攻击源IP、受攻击URL的TOP 10

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0支持的新特性说明 D CS 的Redis 6.0版本继承了Redis 5.0版本的所有功能增强以及新的命令，同时还兼容开源Redis 6.0版本的新增特性。 RESP3协议 在Redis 6.0中，推出了下⼀代Redis协议-RESP3，相比于RESP2协议，增加了⼀部分新的数据类型。

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道统计中跟踪各个渠道的推广效果的功能。 图2 渠道统计 数据抓取：指一种自动获取网页内容的程序，是搜索引擎的重要组成部分。 百度数据抓取：指百度搜索引擎的数据抓取访问您的网站的次数。 Google数据抓取：指Google（谷歌）搜索引擎的数据抓取访问您的网站的次数。 其他数据抓取

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度进行呈现，区分计费模式（按需、包年/包月）进行统计的汇总账单，包含消费、退款、调账的金额。 对账单：用户可以查看按月汇总的包年/包月、按需资源消费与退订的数据，按照订单和资源的维度进行呈现。 查看汇总图表和表格。 选择不同的维度，查看费用汇总数据。 按企业项目汇总时，如果您购买

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商及终端门店的一站式管理，提高厂家对产品供销市场的掌控力。 业务：推荐业务快速铺货，智能化铺货、活动、费控等投产一手抓，全面提升业务数智化能力，提升市场竞争力。 客户的痛点： 随着数智信息化的不断发展，以及人们生活水平的不断提升，对快消企业的管理、营销等都提出了更高的要求。 供销

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问隔离技术，实现对 服务器 、云主机、数据库、应用系统等云上资源的集中管理和运维审计。 快速配置云 堡垒机 配置后可以实时收集和监控网络环境中每个组成部分的系统状态、安全事件和网络活动，保障网络和数据不受来自外部或内部用户的入侵和破坏，便于集中报警、及时处理及审计定责。 登录管理控制台。

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敏感类的业务，如交互类的查询等。 库表管理中表的列表页面，表类型为Managed的即代表 DLI 表。 OBS表 OBS表的数据存储在OBS上，适用于对时延不敏感的业务，如历史数据统计分析等。 OBS表通常以对象的形式存储数据，每个对象包含数据和相关的元数据。 库表管理中表的列表页面

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。因为涉及到动态路由的按需发布，因此除了对VPN模型的编排外，还需要考虑RR模型的部署、业务配置。 华为乾坤云平台作为网络编排和控制层的核心，对网络业务进行抽象，实现网络业务的编排和控制，并对网络业务进行自动发放。RR在华为乾坤云平台的指导下，基于用户定义的VPN拓扑策略，进行出

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行控制信息的来源，也是数据库系统的核心组成部分。系统表包含集群安装信息以及 GaussDB (DWS)上运行的各种查询和进程的信息。可以通过查询系统表来收集有关数据库的信息。 系统视图提供了查询系统表和访问数据库内部状态的方法。当用户对数据库中的一张或者多张表的某些字段的组合感兴趣，

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单击“更新”，在画布上生成图表。 本例查看购买商品的用户中不同等级用户的分布情况。您还可以通过样式选项对图表进行自定义的配置。 图2 配置字段 场景示例 基于“联动”功能实现两个数据大屏之间的跳转，并通过配置“全局参数”实现从大屏B返回至大屏A时，大屏A的查询条件能够保持用户输入的状态，方便用户浏览数据。

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Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数，使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。 与从头开始训练模型相比，监督式微调能够充分利用预训练模型的知识和特征表示，从而加速训练过程并提高模型的性能。 训练阶段下有不同的训练策略，分为全参数训练、部

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Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数，使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。 与从头开始训练模型相比，监督式微调能够充分利用预训练模型的知识和特征表示，从而加速训练过程并提高模型的性能。 训练阶段下有不同的训练策略，分为全参数训练、部

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，由于订单的可开票金额是扣除了退订金额的，而订购当月的消费账单中没有扣除退订的金额，退订金额算入退订时间所在的月度账单中，因此造成不一致。该场景下的订单数据会在账单发票对账页面的“退款跨月核减项”中显示。 后续月退当月，当月的发票比账单可开票金额少。当月退历史月，当月的发票比账单可开票金额多。

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Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数，使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。 与从头开始训练模型相比，监督式微调能够充分利用预训练模型的知识和特征表示，从而加速训练过程并提高模型的性能。 训练阶段下有不同的训练策略，分为全参数训练、部

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资源符合规则定义本身的合规性描述，不构成任何法律意见。本合规规则包模板不确保符合特定法律法规或行业标准的要求，您需自行对您的业务、技术操作的合规性和合法性负责并承担与此相关的所有责任。 默认规则 此表中的建议项编号对应GB/T 22239-2019中参考文档的章节编号，供您查阅参考。

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近10天：表示统计前10天的数据，不包含当天，数据存到当天。 近15天：表示统计前15天的数据，不包含当天，数据存到当天。 近30天：表示统计前30天的数据，不包含当天，数据存到当天。 近60天：表示统计前60天的数据，不包含当天，数据存到当天。 近90天：表示统计前90天的数据，不包含当天，数据存到当天。

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工、分析、共享及可视化的全过程能力。为用户提供实现跨数据空间互联，实现教育数据的跨级共享。通过可视化的呈现方式为管理平台提供基础数据、应用使用情况等数据的汇总概览； 物联中心：校园物联网是校园数字化的重要组成部分，当前物联网主要实现设备运行状态的监控和设备的控制，教育数字化转型要

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形的电子产品、服务及观念。 狭义上，系统指能独立满足客户某种需求、并符合客户的理解及业界划分习惯的实体。 SubSystem 子系统是一个独立的能够满足特定功能的组合，通过一个或多个它所实现的接口来提供行为。 完全封装自己的内容，通过接口提供行为。 可由组件/模块或更小的子系统组成。

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