颜色矩阵 图1 颜色矩阵 颜色值矩阵：下表中，各颜色值同上述示意图一一对应。 表1 颜色矩阵 颜色值 FF000000 FF595959 FFA5A5A5 FFFFFFFF FF8E2323 FFB20000 FFDB7070 FFFF4C4C FF8E5923 FFB25900

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为英文。 选项：对事物的评估选项。 单击“新增选项”，可新增评估选项，新增后可直接设置选项名。 单击“批量添加”，可批量添加评估选项。 图3 批量添加评估选项 量表设置：可以设置评估的起始数值及量级。 两级文案：量表两级的文案显示，支持国际化。 外观：量表支持横向显示或者竖向显示。

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nk作业模板的JavaSDK使用说明。 Python 队列相关 介绍查询所有队列的Python SDK使用说明。 资源相关 介绍上传资源包、查询所有资源包、查询制定资源包、删除资源包的Python SDK使用说明。 SQL作业相关 介绍数据库相关、表相关、作业相关的Python SDK使用说明。

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job_id 是 String 构建的任务ID； 编辑构建任务时，浏览器URL末尾的32位数字、字母组合的字符串。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 result result object 结果 status String

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× × 设置桶的加密配置 setBucketEncryption × × × × × × 获取桶的加密配置 getBucketEncryption × × × × × × 删除桶的加密配置 deleteBucketEncryption × × × × × × 设置桶的自定义 域名 配置

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描述 Content-Type 是 String 消息体的类型（格式） X-Auth-Token 是 String 用户Token。通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值） 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述

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（响应消息头中X-Subject-Token的值） 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 [数组元素] Array of DevUcClusterPermission objects 主机集群权限矩阵 表4 DevUcClusterPermission

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获取构建任务的角色权限矩阵信息 功能介绍 获取构建任务的角色权限矩阵信息 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/job/permission/role 表1 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 job_id 是 String 构建的任务ID； 编辑

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跨云容灾对数据库的支持如表3所示。 表3 跨云容灾支持的数据库 数据库 版本 SQL Server 2008、2012 Oracle RAC 11gR2 2.0.4 MySQL 5.7 应用 跨云容灾的复制技术，与应用的类型不强相关，因此支持任意类型的应用。 使用限制 通用的使用限制如下：

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云上容灾支持信息下列所示。操作系统云上容灾对 弹性云服务器 所使用的操作系统如表1所示。云上容灾支持的弹性 云服务器 操作系统操作系统版本Windows Server2008R2、2012R2、2016Redhat Enterprise Linux推荐：6.8、7.2、7.3支持：6.X系列、7.X系列CentOS推荐6.8、7.2、7.3支持：

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else { fmt.Println(err) } } 更多 更多编程语言的SDK代码示例，请参见 API Explorer 的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 OK 请求响应成功 错误码 请参见错误码。 父主题：

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String CodeArts项目ID，32位数字、小写字母组合。 job_id 是 String 构建的任务ID； 编辑构建任务时，浏览器URL末尾的32位数字、字母组合的字符串。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 result

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2 使用场景建议： 追求速度的场景（如Mapreduce任务中间数据的存储等）——建议使用LZ4和Snappy（高可靠场景，建议使用Snappy）。 追求压缩比，而对压缩速度要求不高的场景（如冷数据的保存）——建议使用Bzip2或Gzip。 上述压缩算法除LZC外，皆支持Nati

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2 使用场景建议： 追求速度的场景（如Mapreduce任务中间数据的存储等）——建议使用LZ4和Snappy（高可靠场景，建议使用Snappy）。 追求压缩比，而对压缩速度要求不高的场景（如冷数据的保存）——建议使用Bzip2或Gzip。 上述压缩算法除LZC外，皆支持Nati

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平台提供了两种SDK，它们之间的区别如下表： SDK种类 SDK集成场景 SDK支持的物联网通信协议 IoT Device SDK 面向运算、存储能力较强的嵌入式设备，例如网关、采集器等。 MQTT IoT Device SDK Tiny 面向对功耗、存储、计算资源有苛刻限制的终端设备，例如单片机、模组。

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不负责客户任何应用程序和软件的设计、程序改造、数据库逻辑结构设计或改造、软件安装部署、调优等。 不负责客户依赖的第三方软件的安装、补丁更新、测试、故障诊断、优化、问题答疑等日常运维支持服务。 不提供除华为云官网文档、本服务规定交付的文档之外的文档资料。 未明确认定为“范围内”的内容。 服务流程

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有高度的整合能力。 画像数据存储和查询 应用场景： 画像通常用一些标签来刻画自然人/物的特征，而每一个自然人/物所拥有的标签集合是不确定的，数据更新非常频繁，这类数据被广泛应用于市场决策、推荐以及广告系统中。 优势 稀疏矩阵 HBase的稀疏矩阵模型，天然适合非结构化数据的存储，

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根据开始时间和结束时间查看构建任务的构建历史列表 查看构建任务的构建历史列表 KeyStore文件下载 查看任务运行状态 查看项目下用户的构建任务列表 执行构建任务 查询指定代码仓库最近一次成功的构建历史 获取构建历史详情信息接口 根据开始时间和结束时间查看构建任务的构建成功率 下载全量构建日志

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核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过向量点乘来计算特征之间的关系，而核函数特征交互神经网络使用不同的核（kernel）来对特征交互进行建模，以此来计算两个域中特征的相互关系，其中核的种类包括向量内积外积、矩阵乘法、神经网络等。利用核函数建模特征交互

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线性直接法：线性直接法是一种重要的求解线性方程组的手段，具有求解稳定性好、精度高的优点。 线性迭代法：基于Krylov子空间的迭代方法是一种重要的求解线性方程组的手段，尤其是对于大型稀疏矩阵的方程组，迭代法是求解线性方程组的优先选择。 预处理子：预处理技术试图改变系数矩阵的谱性质，将一个困难问

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内控矩阵控制点档案 图2 智能校验结果 当内控矩阵控制点档案中的管控指标发生变化时，系统可立即调用新的指标项进行校验，并给出新的校验结果。 图3 调整后的内控矩阵控制点档案 图4 调整控制点档案后的智能校验结果 主观类管控点在对管控部门的节点进行显示，有相应人员手工确认是否符合控制要求。

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