量。 主要舆情 展示此次报告的主要舆情信息，包括舆情标题、产生时间及舆情来源。 传播走势 展示此次监测的信息传播的走势、详情和路径。 数据透视 展示此次监测的信息属性的走势、地域分析、平台活跃度占比、热点网民、事件实体识别、群体情绪识别等信息。 处置建议 基于当前舆情监测报告的监

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对使用资格和要求存有疑议，请联系接口的华为云合作伙伴经理寻求指导。 合作伙伴使用能力认证徽章时，必须保证徽章的完整性和一致性，不允许拆解、变换徽章的元素单独使用，不允许改变徽章的比例，必须遵循：《能力认证徽章授权使用规范》。 能力认证徽章使用规范示意 合作伙伴使用能力认证徽章辅助

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对使用资格和要求存有疑议，请联系接口的华为云合作伙伴经理寻求指导。 合作伙伴使用能力认证徽章时，必须保证徽章的完整性和一致性，不允许拆解、变换徽章的元素单独使用，不允许改变徽章的比例，必须遵循：《能力认证徽章授权使用规范》。 能力认证徽章使用规范示意 合作伙伴使用能力认证徽章辅助

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将轻量化模型以线框模式显示，且只显示线框，隐线不会进行弱化显示。 透明模式 将轻量化模型以线框模式显示，且透明显示模型。 正交 将轻量化模型切换为正交视图。 透视 将轻量化模型切换为透视视图。 重置视角 在调整轻量化模型视角后，可以单击“重置视角”进行重置。 单击，返回轻量化模型详情界面。 添加批注功能 在下方

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禁止修改HDP客户端（Access Agent）配置文件。 禁止运行魔法兔子或Windows优化大师等软件对注册表进行清理和优化。 自定义安装具有变换功能的屏保会消耗大量系统资源，导致用户重新进入桌面时会有一定延迟，请慎重操作。 云桌面使用 云桌面接访问互联网 云桌面是通过绑定数据中心的

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统渠道的数据流程优化，合力推动增长。 营销管理数字化：渠道推广 数据可视化 ，费用可追踪，效果可衡量；数据洞察驱动营销策略调整，提高营销效率；透视营销ROI，加大高转化渠道投入，实现效益最大化。 供应链数字化：全链路业务环节线上化和数字化，助力上下游环节敏捷协同；订单全链路追踪，包含

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满月饼图 满月饼图是饼图组件的一种，由基本饼图变换而来，用于某些特殊样式场景。 在大屏设计页面，从“全部组件 > 图表”中，拖拽“满月饼图”组件至画布空白区域，如图1。 图1 满月饼图 图2 边距样式说明 卡片 卡片是指包裹图表组件的外层架构，可以理解为组件由卡片中基础元素（卡片

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满月饼图 满月饼图是饼图组件的一种，由基本饼图变换而来，用于某些特殊样式场景。 在大屏设计页面，从“全部组件 > 图表”中，拖拽“满月饼图”组件至画布空白区域，如图1。 图1 满月饼图 图2 边距样式说明 卡片 卡片是指包裹图表组件的外层架构，可以理解为组件由卡片中基础元素（卡片

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→boolean'：可以判断某元素是否出现在数组a中。 'transform(array(T), function(T, S))→array(S)'能够把某个类型的数组变换成另一个类型的数组。 Join和Unnest ResourceQL支持'JOIN'和'UNNEST'。'JOIN'分为以下四种类型。 [INNER]

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基本折线图 基本折线图是线状图的一种，通过折线变换的形式，对数据进行展现，可直观展示数据的变化趋势。 在大屏设计页面，从“全部组件 > 图表”中，拖拽“基本折线图”组件至画布空白区域，如图1。 图1 基本折线图 图2 边距样式说明 卡片 卡片是指包裹图表组件的外层架构，可以理解为

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基本折线图 基本折线图是线状图的一种，通过折线变换的形式，对数据进行展现，可直观展示数据的变化趋势。 在大屏设计页面，从“全部组件 > 图表”中，拖拽“基本折线图”组件至画布空白区域，如图1。 图1 基本折线图 图2 边距样式说明 卡片 卡片是指包裹图表组件的外层架构，可以理解为

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，请联系客服申请），关于变更规格所需的时间：业务高峰期时，可能存在复制时延高的情况，切换所需时间可能会较长。 规格类型/存储类型转换 支持变换规格类型：通用型规格实例可以变更为独享型，独享型也可以变更为通用型（该操作可能会降低性能影响业务，请谨慎选择）。 主实例存储类型转换： S

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duct）完成。 建表时向量类型必须要指定维度；当插入数据的维度与设置的数据维度不一致时，系统会报错。 需要注意如果数据表中已经插入数据，变换向量维度时需要表中数据符合维度设定，否则数据库报错；当向量属性已创建向量索引，属性的数据类型无法切换到其他数据类型，数据库会报错。 boolvector

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“数据清洗”表示对数据进行去噪、纠错或补全的过程。 “数据选择”表示从全量数据中选择数据子集的过程。 “数据增强”表示通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可

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b2_y1, b2_y2 = box2[1] - box2[3] / 2, box2[1] + box2[3] / 2 使用计算类算子代替维度变换的View类算子。如下所示使用“index_select”代替“torch.transpose(x, 1, 2).contiguous”。

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“数据清洗”表示对数据进行去噪、纠错或补全的过程。 “数据选择”表示从全量数据中选择数据子集的过程。 “数据增强”表示通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可

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的那个节点拖死。如果子RDD的分区到父RDD的分区是窄依赖，就可以实施经典的fusion优化，把两个fork/join合为一个；如果连续的变换算子序列都是窄依赖，就可以把很多个fork/join并为一个，不但减少了大量的全局barrier，而且无需物化很多中间结果RDD，这将极大

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FF（换页键） 44 , 76 L 108 l 13 CR（归位键） 45 - 77 M 109 m 14 SO（取消变换） 46 . 78 N 110 n 15 SI（启用变换） 47 / 79 O 111 o 16 DLE（跳出数据通讯） 48 0 80 P 112 p 17 DC1（设备控制1）

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FF（换页键） 44 , 76 L 108 l 13 CR（归位键） 45 - 77 M 109 m 14 SO（取消变换） 46 . 78 N 110 n 15 SI（启用变换） 47 / 79 O 111 o 16 DLE（跳出数据通讯） 48 0 80 P 112 p 17 DC1（设备控制1）

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的那个节点拖死。如果子RDD的分区到父RDD的分区是窄依赖，就可以实施经典的fusion优化，把两个fork/join合为一个；如果连续的变换算子序列都是窄依赖，就可以把很多个fork/join并为一个，不但减少了大量的全局barrier，而且无需物化很多中间结果RDD，这将极大

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的那个节点拖死。如果子RDD的分区到父RDD的分区是窄依赖，就可以实施经典的fusion优化，把两个fork/join合为一个；如果连续的变换算子序列都是窄依赖，就可以把很多个fork/join并为一个，不但减少了大量的全局barrier，而且无需物化很多中间结果RDD，这将极大

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