计算公式 简介 字面量 操作符 函数 其他 父主题： 分析任务定义

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向量距离计算接口 l2_distance 功能说明：计算两个向量的欧式距离。 入参1的类型：floatvector 入参2的类型：floatvector 出参类型：float8 代码示例： gaussdb=# SELECT l2_distance(floatvector('[1,2

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持“数字输入框”。 在下拉框中选择计算公式，再选择参与计算的字段，即可自动计算出结果。 当“计算类型”选择“日期”时，支持计算时长和距离此刻时长。 “计算方式”为“计算时长”时，选择开始时间和结束时间，即可自动计算出时长。 “计算方式”为“距离此刻时长”时，选择选择指定时间，即可

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您可以根据需求自定义枚举个数。其他类型可选的参数信息如下： “等距离散”：根据业务需求限定数值“最小值”、“最大值”和“距离”。例如，根据age进行等距离散，设置年龄最小值为1，最大值为100，离散距离为10。等距离散会按照age将1-10岁，11-20岁等作为一个区间进行离散。

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"vector": [1, 2] } } } } } 表5 支持的距离计算函数 函数签名 说明 euclidean(Float[], DocValues) 欧式距离函数。 cosine(Float[], DocValues) 余弦相似度函数。 innerproduct(Float[]

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HANA系统高可用（距离和时间） 典型的roundtrip时间： 数据中心之间的网络带宽一般推荐：10 Gbps（共享）。 数据中心之间以ms为单位的roundtrip，是基于可行性和合理性来判断的，并且有可能存在偏差。 表1 roundtrip时间 选项 假设距离(KM) 目标RTT

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的可选参数配置，参数说明请参见表4。 metric 计算向量之间距离的度量方式。 可选值： euclidean：欧式距离。 inner_product：内积距离。 cosine：余弦距离。 hamming：汉明距离，仅支持设置"dim_type"为"binary"时使用。 默认值：euclidean。

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的可选参数配置，参数说明请参见表4。 metric 计算向量之间距离的度量方式。 可选值： euclidean：欧式距离。 inner_product：内积距离。 cosine：余弦距离。 hamming：汉明距离，仅支持设置"dim_type"为"binary"时使用。 默认值：euclidean。

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Neighbor，ANN）问题。 功能介绍 云搜索服务 的向量检索引擎集成了暴力检索、图索引（HNSW）、乘积量化、IVF-HNSW等多种向量索引，支持欧式、内积、余弦、汉明等多种相似度计算方式，召回率和检索性能均优于开源引擎。能够满足高性能、高精度、低成本、多模态等多种应用场景及需求。 向量

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"vector": [1, 2] } } } } } 表5 支持的距离计算函数 函数签名 说明 euclidean(Float[], DocValues) 欧式距离函数。 cosine(Float[], DocValues) 余弦相似度函数。 innerproduct(Float[]

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正装：最佳安装位置为黑板墙面中间位置，正面拍摄学生区域画面。 侧装：为解决第一排学生距离讲台位太近，正装时拍摄不足以覆盖第一排学生区域时，可考虑调整摄像机安装位置，侧装处理。 计算第一排学生与正装摄像机最近距离X。 图3 第一排学生与正装摄像机最近距离计算公式 其中W为黑板所在墙面的宽度或者是第一排学生拍摄的宽

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response_data参数说明 参数 类型 说明 embedding List 各点映射到欧式空间的向量表示，格式： [{vertexId:vectorValue}] 其中， vertexId: string类型 vectorValue：欧式向量，例如[-0.485,-0.679,0.356] 父主题： 算法API参数参考

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Neighbor，ANN）问题。 功能介绍 云搜索 服务的向量检索引擎集成了暴力检索、图索引（HNSW）、乘积量化、IVF-HNSW等多种向量索引，支持欧式、内积、余弦、汉明等多种相似度计算方式，召回率和检索性能均优于开源引擎。能够满足高性能、高精度、低成本、多模态等多种应用场景及需求。 向量

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单击“”，增加用户特征。当“特征值类型”为“单值数值型”时，可选的参数信息如下： “等距离散”：根据业务需求限定数值“最小值”、“最大值”和“距离”。例如，根据age进行等距离散，设置年龄最小值为1，最大值为100，离散距离为10。等距离散会按照age将1-10岁，11-20岁等作为一个区间进行离散。

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Node2vec算法 概述 Node2vec算法通过调用word2vec算法，把网络中的节点映射到欧式空间，用向量表示节点的特征。 Node2vec算法通过回退参数 P 和前进参数 Q 来生成从每个节点出发的随机步，带有BFS和DFS的混合，回退概率正比于1/P，前进概率正比于1

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企业版 包年/包月 包月周期计算公式：用户数*月单价 * 月数 包年周期计算公式：用户数*年单价 * 年数 表2 大屏计费说明 计费项 周期 说明 数据大屏 包年/包月 企业版默认赠送5个。 包月周期计算公式：大屏数量 * 月单价 * 月数 包年周期计算公式：大屏数量 * 年单价 *

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集的数据，查看详情。 单位：百分比。 计算公式：单个 云服务器 CPU使用率 / 单个 弹性云服务器 的CPU总核数。 ≥ 0% 云应用APS实例 1分钟 mem_util 内存使用率 该指标用于统计云 服务器 的内存使用率。 单位：百分比。 计算公式：该云服务器内存使用量 / 该云服务器内存总量。

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器。 设置计算公式为“PRODUCT(单价 , 数量)”，单击“确认”。 其中，单价和数量为子表单中的数字输入框组件。 图3 设置计算公式 返回主表单，选中总金额组件，“默认值类型”设置为“公式编辑”，单击默认值公式中的“Fx公式编辑”，进入表达式编辑器。 设置计算公式为“SUM(金额)”，单击“确认”。

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sift-128-euclidean：维度128，base数据100万条，使用欧式距离度量。 cohere-768-cosine：维度768，base数据100万条，使用余弦距离度量。 gist-960-euclidean：维度960，base数据100万条，使用欧式距离度量。 “sift-128-euclidea

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该指标用于统计桌面的CPU使用率。 单位：百分比。 计算公式：单个桌面CPU使用率 / 单个桌面的CPU总核数。 ≥ 0% 云桌面 5分钟 mem_util 内存使用率 该指标用于统计桌面的内存使用率。 单位：百分比。 计算公式：该桌面内存使用量 / 该桌面内存总量。 ≥ 0% 云桌面

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简介 计算公式由输入参数，字面量，操作符，内置函数几种元素组成。 示例 a + 1 + 2 a * b * c + 1 Sum([a, b, c, d])/4 If(a>=0, a, -a) If(b==1, "on", "off") 父主题： 计算公式

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