线性回归 概述 “线性回归”节点用于产生线性回归模型。它是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的统计分析方法。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象

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线性支持向量机分类 概述 “支持向量机分类”节点构造一个线性支持向量机模型，支持二分类和多分类。该节点采用Trust Region Newton Method（TRON）算法优化L2-SVM模型，更适用于大规模数据的建模，模型训练效率更高。 算法实现方式的简介如下： 二分类 给定

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线性特征重要性 概述 用线性模型计算训练数据的特征重要性。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 特征的重要性和特征在线性模型中的weights，格式是dataFrame。

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使用TensorFlow进行线性回归 首先在FunctionGraph页面将tensorflow添加为公共依赖 图1 tensorflow添加为公共依赖 在代码中导入tensorflow并使用 import json import random # 导入 TensorFlow 依赖库

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使用pytorch进行线性回归 在FunctionGraph页面将torch添加为公共依赖 图1 torch添加为公共依赖 在代码中导入torch并使用 # -*- coding:utf-8 -*- import json # 导入torch依赖 import torch as t

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Enhanced Toast存储结构 Enhanced Toast技术使用自链接的方式来处理元组间的依赖关系。线外存储表把超长数据按照2K分割成链表块，主表的Toast Pointer指向线外存储表的对应数据链表头。这样极大简化了主表与线外存储表间的映射关系，有效的提升了数据写入与查询的性能。

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Enhanced Toast存储结构 Enhanced Toast技术使用自链接的方式来处理元组间的依赖关系。线外存储表把超长数据按照2K分割成链表块，主表的Toast Pointer指向线外存储表的对应数据链表头。这样极大简化了主表与线外存储表间的映射关系，有效的提升了数据写入与查询的性能。

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案例：调整中间表存储方式 在 GaussDB (DWS)中行存表使用行执行引擎，列存表使用列执行引擎。如果一个SQL语句涉及的表既有行存表又有列存表，系统会自动选择行执行引擎。由于列执行引擎的性能(除indexscan相关的算子)比行执行引擎性能要好很多，因此一般建议使用列存表。特别

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案例：调整中间表存储方式 现象描述 在GaussDB中行存表天然的使用行执行引擎，列存表天然的使用列执行引擎。如果一个SQL语句涉及的表既有行存表又有列存表，系统会自动选择行执行引擎。由于列执行引擎的性能(除indexscan相关的算子)比行执行引擎性能要好很多，因此一般建议使用

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存储 存储是保存数据的对象，通常来说，同一种设备的数据会保存在同一个存储中。存储中定义了设备的标签与设备的属性。其中设备ID（deviceId）就是最常用的一种标签（tag）。一个标签包括标签名与标签值，例如设备ID：标签名为 deviceId，而它的标签值则是具体的某个设备ID

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存储 存储概述 存储基础知识 云硬盘存储（EVS） 文件存储（SFS） 极速文件存储（SFS Turbo） 对象存储（OBS） 专属存储（DSS） 本地持久卷（Local PV） 临时存储卷（EmptyDir） 主机路径（HostPath） 存储类（StorageClass） 父主题：

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内部处理自动化并行，无需人工分区或优化。 数据加载和访问方式与一般数据库相同。 数据分布在所有的并行节点上。 每个节点只处理其中一部分数据。 最优化的I/O处理。 所有的节点同时进行并行处理。 节点之间完全无共享，无I/O冲突。 增加节点实现线性扩展：增加节点可线性增加存储、查询和加载性能。 父主题： DWS核心技术

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存储 华为云为您提供多种数据存储方式，每种存储方式都具有独特的性能和耐用性组合。这些存储选项可以单独使用，也可以组合使用，以满足您的要求。以下介绍华为云SAP解决方案的存储方式及其主要用途。 云硬盘（EVS） 通过云硬盘服务，华为云提供可扩展的虚拟块存储设备。您可以在线创建云硬盘

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存储 简介 弹性到CCI的工作负载支持多种华为云存储配置，用于满足客户多样化的存储需求。通过阅读本章用户可以： 了解弹性CCI的负载支持的存储类型。 了解弹性CCI的负载Hostpath类型的典型场景以及如何使用。 支持的存储类型 用户在配置负载存储类型时，CCE的console有如下选项。

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存储 云备份 CBR 父主题： SCP授权参考

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存储 裸金属服务器 存储指南 父主题： DevServer资源配置

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存储 文件存储（SFS） 极速文件存储（SFS Turbo） 对象存储（OBS） 临时路径（EmptyDir） 父主题： Autopilot集群用户指南

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存储 存储扩容 挂载第三方租户的对象存储 通过StorageClass动态创建SFS Turbo子目录 1.15集群如何从Flexvolume存储类型迁移到 CS I Everest存储类型 自定义StorageClass 使用延迟绑定的云硬盘（csi-disk-topology）实现跨AZ调度

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存储 创建NAS存储 权限策略 管理NAS存储 删除NAS存储 配置 服务器 组挂载策略 父主题： 管理员操作指南

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存储 容器中挂载存储 父主题： k8s Cluster资源配置

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测经典算法包括统计建模方法，基于距离计算方法，线性模型和非线性模型等。 我们采用一种基于随机森林的异常检测方法： One-pass算法，O(1)均摊时空复杂度。 随机森林结构仅构造一次，模型更新仅仅是节点数据分布值的更新。 节点存储多个窗口的数据分布信息，能够检测数据分布变化。

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