PG_LARGEOBJECT的每一行保存一个大对象的一个页面，从该对象内部的字节偏移（pageno * LOBLKSIZE）开始。这种实现允许稀疏存储：页面可能丢失，并且可以比LOBLKSIZE字节少（即使它们不是对象的最后一页）。大对象中丢失的区域会被读为0。 父主题： 系统表

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。例如所有的分析，都需要指定业务的id，则可以将业务id字段作为主键的第一个字段。 根据业务场景合理设置稀疏索引粒度 ClickHouse的主键索引采用的是稀疏索引存储，稀疏索引的默认采样粒度是8192行，即每8192行取一条记录在索引文件中。 使用建议： 索引粒度越小，对于小范围的查询更有效，避免查询资源的浪费。

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被推荐对象的属性。 weight 否 Float 权重。 最小值：0.01 最大值：1 表34 NumericalAttr 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String 特征名。 weight 是 Float 权重。 最小值：0.001 最大值：1 表35 BloomFilterConf

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使用局部聚簇 局部聚簇（Partial Cluster Key）是列存下的一种技术。这种技术可以通过min/max稀疏索引较快的实现基表扫描的filter过滤。Partial Cluster Key可以指定多列，但是一般不建议超过2列。Partial Cluster Key的选取原则：

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使用局部聚簇 局部聚簇（Partial Cluster Key）是列存下的一种技术。这种技术可以通过min/max稀疏索引较快的实现基表扫描的filter过滤。Partial Cluster Key可以指定多列，但是一般不建议超过2列。Partial Cluster Key的选取原则：

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使用局部聚簇 局部聚簇（Partial Cluster Key）是列存下的一种技术。这种技术可以通过min/max稀疏索引较快的实现基表扫描的filter过滤。Partial Cluster Key可以指定多列，但是一般不建议超过2列。Partial Cluster Key的选取原则：

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使用局部聚簇 局部聚簇（Partial Cluster Key）是列存下的一种技术。这种技术可以通过min/max稀疏索引较快的实现基表扫描的filter过滤。Partial Cluster Key可以指定多列，但是一般不建议超过2列。Partial Cluster Key的选取原则：

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读实例的权重。 系统默认分配权重，后续新增只读实例也将按照系统默认规则分配权重值。实例宕机时将自动移除权重，实例恢复后权重也将自动恢复。实例释放后将自动移除权重。 某一实例的权重设置为0，表示不会路由到该节点，但如果权重全部设置为0，将会随机路由到各节点。 除默认分配权重外，还支

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弹出对话框。 单击“确定”。 编辑 云服务器 权重 在待编辑权重的云 服务器 所在行，单击。 输入需要的权重值，单击。 批量编辑云服务器权重 勾选待编辑权重的云服务器，单击“批量编辑权重”，弹出“编辑权重”对话框。 为每台云服务器设置对应的权重值，单击“确定”。 父主题： VPC通道

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0版本时，需要手动开启读写分离，然后调整只读实例和主实例的读写权重来实现读写分离操作。您也可以根据业务场景手动关闭读写分离功能。 如果DDM内核版本小于3.1.0版本，系统默认开启读写分离，只需要调整只读实例和主实例的读写权重即可以实现读写分离操作。此场景下不能关闭读写分离功能。 设置读权重 主要用于调整主实例和只读实例的读写权重，实现读写分离操作。

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入框中设置端口值，单击输入框右侧的“确定”。 修改权重： 修改单个后端服务器权重：在目标服务器所在行，设置“权重”。 批量修改后端服务器权重：在“批量修改权重”后的输入框中设置权重值，单击输入框右侧的“确定”。 将后端服务器的权重值批量设置为“0”，可以实现批量屏蔽后端服务器。 单击弹窗下方的“确定”，完成批量设置。

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全组。 后端服务器的权重 在后端服务器组内添加后端服务器后，需设置后端服务服务器的转发权重。权重越高的后端服务器将被分配到越多的访问请求。 每台后端服务器的权重取值范围为[0, 100]，新的请求不会转发到权重为0的后端服务器上。 以下三种流量分配策略支持权重设置，详情见表1，更

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如所有的分析，都需要指定业务的id，则可以将业务id字段作为主键的第一个字段顺序。 根据业务场景合理设计稀疏索引粒度 ClickHouse的主键索引采用的是稀疏索引存储，稀疏索引的默认采样粒度是8192行，即每8192行取一条记录在索引文件中，实践建议： 索引粒度越小，对于小范围的查询更有效，避免查询资源的浪费；

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置为重保AP；单击“移除重保AP”，可以将某AP从重点保障的AP列表中移除。 稀疏部署AP 系统根据AP的布放位置以及AP间的相互信号感知等信息，采用大数据智能分析无线网络AP间拓扑关系，自动识别稀疏部署的AP区域（一般为AP间布放距离较远或AP间障碍物遮挡较多，多隔断等场景导致信号衰减较大的区域）。智能推荐AP

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PG_LARGEOBJECT的每一行保存一个大对象的一个页面，从该对象内部的字节偏移（pageno * LOBLKSIZE）开始。这种实现允许稀疏存储：页面可能丢失，并且可以比LOBLKSIZE字节少（即使它们不是对象的最后一页）。大对象中丢失的区域会被读为0。 父主题： 系统表

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说明 默认值 装箱调度策略权重 增大该权重值，可提高装箱策略在整体调度中的影响力。 10 CPU权重 增大该权重值，优先提高集群CPU利用率。 1 内存权重 增大该权重值，优先提高集群Memory利用率。 1 自定义资源类型 指定Pod请求的其他自定义资源类型，例如nvidia.c

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储每个元素出现的次数，它使用的是概率算法，通过存储元素的32位hash值的第一个1的位置，来计算元素数量。通常分为稀疏存储结构和密集存储结构两种。hll创建时是稀疏存储结构，当需要更高效处理时会转为密集型数据结构。P4HyperLogLog则在其整改生命周期都是密集型数据结构。如有必要，可以显式地转换cast(hll

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以为A、B、C或D（D是tsvector副本的默认权重，并且不在输出中呈现）。当对tsvector进行连接操作时，这些权重标签将会被保留，文档不同部分以不同的权重进行排序。 权重标签作用于位置，而不是词素。如果传入的tsvector已经被剥离了位置信息，那么setweight函数将什么都不做。

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是否支持Keras引擎？ 开发环境中的Notebook支持。训练作业和模型部署（即推理）暂时不支持。 Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本

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图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。 主体识别 利用后台算法来检测图像中的主体内容，识别主体内容的坐标信息。 图2 主体识别示例图 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄，还是经过二次

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。 挖掘数据特性，创新算法架构 在算法方面，分析DNS 域名 格式特点，创新的结合BERT思想构造三通道CNN模型，相比传统直接将域名输入到神经网络的方法具有更好的检测效果，在业界内较先采用。 多模型协同检测，准确识别威胁 威胁检测服务 除威胁情报和规则基线检测外，还提供4类基于AI智

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