码流转成json的多卡片+悬浮菜单 代码样例 import java.io.BufferedReader; import java.io.InputStream; import java.io.InputStreamReader; import java.io.OutputStreamWriter;

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JSON表中有破损数据导致Hive查询异常 用户问题 在Hive客户端查询JSON数据，JSON表中有破损数据导致查询异常： 在Hive客户端上使用默认开源的JSON序列化建表语句创建表： create external table if not exists test ( name

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验证用例及知识点。 自动判题用例：包含用例输入和用例输出。 用例输入：表示向初始化的表结构写入的原始数据，有sql输入和json输入两种。 用例输出：表示运行参见答案的sql之后，系统输出哪些数据，以json形式呈现。 输入知识点和习题难度，该项为必填项。 完成习题创建，单击“确定”即可生成习题。

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n/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface

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n/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface

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工作流的返回是json格式，但是大模型会进行总结，如何以json格式直接输出? 创建Agent配置工作流时，支持选择模式，选择为“总结模式”时，大模型会对工作流的输出进行总结；选择为“精确模式”时大模型不会总结，直接返回工作流的输出，如图1所示，具体介绍请参见创建并发布Agent。

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n/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface

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data_min ValueInAttributes object 原始数据值区间最小值，与原始数据类型关联 data_max ValueInAttributes object 原始数据值区间最大值，与原始数据类型关联 node_id ValueInAttributes object

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处理，然后通过其他云服务的控制台或者API接口进行进一步的数据处理。 设备原始数据（二进制）上报：设备可以通过二进制上报接口上报设备的原始码流，平台通过编解码插件将设备原始数据解析为产品模型定义的JSON格式，解析后的数据上报给设备管理服务进行相关业务处理。 设备属性上报：设备通

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执行Npm构建时，报错提示Unexpected end of JSON ... 问题现象 执行npm install时，提示异常信息如下： 原因分析 解析文件中的json字符串失败，有可能从镜像仓下载的文件不完整。 处理方法 修改Npm镜像仓，在Npm构建步骤里，添加如下命令： 1

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自定义创建桶策略（JSON视图） 熟悉JSON以及OBS桶策略语法结构的用户，可以直接使用JSON视图编辑桶策略。单个桶的桶策略条数（statement）没有限制，但一个桶中所有桶策略的JSON描述总大小不能超过20KB。 使用方式 OBS支持通过控制台、API、SDK、OBS

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旧输出参数cli-json-filter如何使用？ 通过KooCLI调用云服务API，默认会返回json格式的调用结果。KooCLI支持使用“--cli-json-filter”对json结果执行JMESPath查询，方便提炼其中的关键信息，如下： 以默认的json格式输出原调用结果：

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打开VS Code的配置文件settings.json 在VS Code环境中执行Ctrl+Shift+P 搜Open Settings（JSON） 父主题： VS Code使用技巧

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FlinkSQL JSON_VALUE函数性能优化 本章节适用于 MRS 3.5.0及以后版本。 使用场景 内置JSON_VALUE函数解析一个JSON item的多个字段时，复用上次JSON item的解析结果，提升算子性能。 使用方法 配置Flink作业时，可通过在FlinkServer

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Flink Opensource SQL如何解析复杂嵌套 JSON？ kafka message { "id": 1234567890, "name": "swq", "date": "1997-04-25", "obj": { "time1": "12:12:12"

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系。目的是从原始数据（包括结构化数据或非结构化数据）中抽取结构化的信息。 配置方式 信息抽取分为结构化抽取和非结构化抽取，其适用范围和抽取方式如表1所示。 表1 配置方式说明 配置方式 适用范围 具体方式 操作指引 结构化抽取 基础数据格式为xlsx、csv、json格式 交互界

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data_min 否 ValueInAttributes object 原始数据值区间最小值，与原始数据类型关联 data_max 否 ValueInAttributes object 原始数据值区间最大值，与原始数据类型关联 node_id 否 ValueInAttributes object

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n/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface

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