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    seed加速器 更多内容
  • 编写Dockerfile文件

    效的Dockerfile。 由于运营商网络原因,拉取Docker Hub镜像可能需要很长时间,甚至可能因超时而下载失败,建议参考设置镜像加速器解决。 操作步骤 以root用户登录到安装有Docker的 服务器 上。 编写Dockerfile文件。 vi Dockerfile Dockerfile内容如下:

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  • HLL数据类型

    虽然hash算法存在极低的hash collision概率,但是建议用户在首次使用时,选取2-3个hash seed验证,如果得到的distinct value相差不大,则可以从该组seed中任选一个作为hash seed。 HLL中主要的数据结构,请参见表2。 表2 HyperLogLog中主要数据结构

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  • HLL数据类型

    虽然hash算法存在极低的hash collision概率,但是建议用户在首次使用时,选取2-3个hash seed验证,如果得到的distinct value相差不大,则可以从该组seed中任选一个作为hash seed。 HLL中主要的数据结构,请参见表2。 表2 HyperLogLog中主要数据结构

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  • 基因查询优化器

    参数说明:控制GEQO的选择性偏好,即就是一个种群中的选择性压力。 参数类型:USERSET 取值范围:浮点型,1.5~2.0 默认值:2 geqo_seed 参数说明:控制GEQO使用的随机数生产器的初始化值,用来从顺序连接在一起的查询空间中查找随机路径。 参数类型:USERSET 取值范围:浮点型,0

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  • PKG_UTIL

    PKG_UTIL.RANDOM_SET_SEED 该函数RANDOM_SET_SEED设置随机数种子。 PKG_UTIL.RANDOM_SET_SEED函数原型为: 1 2 3 4 PKG_UTIL.RANDOM_SET_SEED( seed IN int ) RETURN

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  • 华为云GeminiDB Cassandra与自建开源Cassandra性能对比

    commitlog saved_caches_directory: /usr/local/Cassandra/saved_caches seed_provider: # Addresses of hosts that are deemed contact points. # Cassandra

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  • HLL数据类型

    虽然hash算法存在极低的hash collision概率,但是建议用户在首次使用时,选取2-3个hash seed验证,如果得到的distinct value相差不大,则可以从该组seed中任选一个作为hash seed。 HLL中主要的数据结构,请参见表2。 表2 HyperLogLog中主要数据结构

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  • HLL数据类型

    虽然hash算法存在极低的hash collision概率,但是建议用户在首次使用时,选取2-3个hash seed验证,如果得到的distinct value相差不大,则可以从该组seed中任选一个作为hash seed。 HLL中主要的数据结构,请参见表2。 表2 HyperLogLog中主要数据结构

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  • HLL数据类型

    虽然hash算法存在极低的hash collision概率,但是建议用户在首次使用时,选取2-3个hash seed验证,如果得到的distinct value相差不大,则可以从该组seed中任选一个作为hash seed。 HLL中主要的数据结构,请参见表2。 表2 HyperLogLog中主要数据结构

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  • HLL数据类型

    虽然hash算法存在极低的hash collision概率,但是建议用户在首次使用时,选取2-3个hash seed验证,如果得到的distinct value相差不大,则可以从该组seed中任选一个作为hash seed。 HLL中主要的数据结构,请参见表2。 表2 HyperLogLog中主要数据结构

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  • Spark Java API接口介绍

    化。 JavaRDD<T> sample(boolean withReplacement, double fraction, long seed) 抽样。 JavaRDD<T> distinct(int numPartitions) 去除重复元素。 JavaPairRDD<K,Iterable<V>>

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  • Spark Java API接口介绍

    化。 JavaRDD<T> sample(boolean withReplacement, double fraction, long seed) 抽样。 JavaRDD<T> distinct(int numPartitions) 去除重复元素。 JavaPairRDD<K,Iterable<V>>

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  • PKG_UTIL

    PKG_UTIL.RANDOM_SET_SEED 该函数RANDOM_SET_SEED设置随机数种子。 PKG_UTIL.RANDOM_SET_SEED函数原型为: 1 2 3 4 PKG_UTIL.RANDOM_SET_SEED( seed IN int ) RETURN

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  • 基因查询优化器

    参数说明:控制GEQO的选择性偏好,即就是一个种群中的选择性压力。 参数类型:USERSET 取值范围:浮点型,1.5~2.0 默认值:2 geqo_seed 参数说明:控制GEQO使用的随机数生产器的初始化值,用来从顺序连接在一起的查询空间中查找随机路径。 参数类型:USERSET 取值范围:浮点型,0

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  • Spark Java API接口介绍

    化。 JavaRDD<T> sample(boolean withReplacement, double fraction, long seed) 抽样。 JavaRDD<T> distinct(int numPartitions) 去除重复元素。 JavaPairRDD<K,Iterable<V>>

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  • 在ModelArts Standard上运行GPU单机单卡训练作业

    parser.parse_args() if args.seed is not None: random.seed(args.seed) torch.manual_seed(args.seed) cudnn.deterministic

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  • 基因查询优化器

    压力。 该参数属于USERSET类型参数,请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围:浮点型,1.5~2.0。 默认值:2 geqo_seed 参数说明:控制GEQO使用的随机数生产器的初始化值,用来从顺序连接在一起的查询空间中查找随机路径。 该参数属于USERSET类型参数,请参考表1中对应设置方法进行设置。

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  • Plan Hint调优概述

    如果在视图定义(CREATE VIEW)时指定hint,则在该视图每次被应用时会使用该hint。 当使用random plan功能(参数plan_mode_seed不为0)时,查询指定的plan hint不会被使用。 支持范围 当前版本Plan Hint支持的范围如下,后续版本会进行增强。 指定Join顺序的Hint

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  • Spark Java API接口介绍

    化。 JavaRDD<T> sample(boolean withReplacement, double fraction, long seed) 抽样。 JavaRDD<T> distinct(int numPartitions) 去除重复元素。 JavaPairRDD<K,Iterable<V>>

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  • 支持标签策略的云服务

    路由表(routeTables) 云硬盘(EVS) 磁盘(volume) 函数工作流 (FunctionGraph) 函数(function) 全球加速(GA) 加速器实例(accelerator) 监听器(listener) 云数据库 GaussDB 实例(instance) 云数据库 GaussDB(for

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  • 基因查询优化器

    压力。 该参数属于USERSET类型参数,请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围:浮点型,1.5~2.0。 默认值:2 geqo_seed 参数说明:控制GEQO使用的随机数生产器的初始化值,用来从顺序连接在一起的查询空间中查找随机路径。 该参数属于USERSET类型参数,请参考表1中对应设置方法进行设置。

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