复制实例参数组 功能介绍 复制实例参数组。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v3/{project_id}/instances/{instance_id}/configurations/{configuration_id}/copy 表1 路径参数 参数 是否必选

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数组操作符 数组比较是使用默认的B-tree比较函数对所有元素逐一进行比较的。多维数组的元素按照行顺序进行访问。如果两个数组的内容相同但维数不等，决定排序顺序的首要因素是维数。 = 描述：两个数组是否相等 示例： 1 2 3 4 5 SELECT ARRAY[1.1,2.1,3.1]::int[]

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数组操作符 数组比较是使用默认的B-tree比较函数对所有元素逐一进行比较的。多维数组的元素按照行顺序进行访问。如果两个数组的内容相同但维数不等，决定排序顺序的首要因素是维数。 = 描述：两个数组是否相等 示例： 1 2 3 4 5 SELECT ARRAY[1.1,2.1,3.1]::int[]

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数组类型的使用 在使用数组之前，需要自定义一个数组类型。 在存储过程中紧跟AS关键字后面定义数组类型。定义方法如下。 TYPE array_type IS VARRAY(size) OF data_type; 其中： array_type：要定义的数组类型名。 VARRAY：表示要定义的数组类型。

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数组，集合和record 数组 集合 record 父主题： 存储过程

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数组、集合和record 数组 集合 record 父主题： 存储过程

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数组、集合和record 数组 集合 record 父主题： 存储过程

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数组类型的使用 在使用数组之前，需要自定义一个数组类型。 在存储过程中紧跟AS关键字后面定义数组类型。定义方法如下。 TYPE array_type IS VARRAY(size) OF data_type; 其中： array_type：要定义的数组类型名。 VARRAY：表示要定义的数组类型。

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预测接口（文本标签） 分词模型 命名实体识别模型 父主题： 在线服务API

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该模式下的推理方式均为输入“JSON”格式的待预测数据，预测结果以“JSON”格式返回。示例如下： 页面预测 在服务详情的“预测”页签，输入预测代码，单击“预测”即可获取检测结果。 Postman调REST接口预测 部署上线成功后，您可以从服务详情页的调用指南中获取预测接口地址，预测步骤如下： 选择“He

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分子属性预测（MPP） ADMET属性预测接口 ADMET属性预测接口(默认+自定义属性) 父主题： API（AI辅助药物设计）

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在线服务 步骤7：在线预测 在“部署上线 > 在线服务”管理页面，单击在线服务名称，进入在线服务详情页面。 在线服务详情页面中，切换到 “预测“ 页签，单击“上传”，从本地上传待预测数据，格式参考算法说明。 本地上传数据完成后，单击“预测”，开始预测。 图9 预测结果 步骤8：清除资源

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右侧括号中的是一个数组表达式，它必须产生一个数组值。左侧表达式的结果使用操作符对数组表达式的每一行结果都进行计算和比较，比较结果必须是布尔值。 如果对比结果至少获取一个真值，则ANY的结果为true。 如果对比结果没有真值，则ANY的结果为false。 如果结果没有真值，并且数组表达式生成

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倒序索引提取数组 函数名 $getReverseItem(StringA, intB) 参数说明 StringA：响应体或者响应头的数组/列表元素路径。 intB：倒序的数组下标，0代表倒数一组数据，2代表倒数第二组数据。 功能说明 根据倒序索引提取响应体或者响应头中的数组。 使用场景

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ALL (array expression) 右侧括号中的是一个数组表达式，它必须产生一个数组值。左侧表达式的结果使用操作符对数组表达式的每一行结果都进行计算和比较，比较结果必须是布尔值。 如果所有的比较结果都为真值（包括数组不含任何元素的情况），则ALL的结果为true。 如果存在一

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ALL (array expression) 右侧括号中的是一个数组表达式，它必须产生一个数组值。左侧表达式的结果使用操作符对数组表达式的每一行结果都进行计算和比较，比较结果必须是布尔值。 如果所有的比较结果都为真值（包括数组不含任何元素的情况），则ALL的结果为true。 如果存在一

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根据service_id查询微服务实例 功能介绍 实例注册后可以根据service_id发现该微服务的所有实例。 URI GET /v4/{project_id}/registry/microservices/{service_id}/instances 表1 路径参数 参数 是否必选

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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GBDT PMML模型预测 概述 读取由scikit-learn等平台生产的GBDT的PMML模型文件，并对新的数据进行预测。当前只支持GBDT的分类模型。预测的结果包含预测的类别及其概率，以及一个包含各个类别，及其概率的详细信息字段。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面，选择实时预测的Tab页，单击创建。 图1 创建作业 在弹出的对话框中编辑“作业名称”，选择“算法类型”。 选择“算法类型”之后，勾选“选择训练作业”列表中的某一训练作业，然后勾选“选择模型”列表中对

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关联预测算法（link_prediction） 功能介绍 根据输入参数，执行link_prediction算法。 关联预测算法（link_prediction）给定两个节点，根据Jaccard度量方法计算两个节点的相似程度，预测节点之间的紧密关系。 URI POST /ges/v1

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