blast序列比对 更多内容
  • 人脸比对

    人脸比对 功能介绍 人脸比对是将两个人脸进行比对,来判断是否为同一个人,返回比对置信度。如果传入的图片中包含多个人脸,选取最大的人脸进行比对。 前提条件: 请确保您已开通人脸识别服务,具体操作方法请参见申请服务。 约束限制: 人脸比对输入的两张图片总大小。 只支持识别JPG、PNG、JPEG、BMP格式的图片。

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  • Q:是否支持目标比对功能?比对速率是多少?

    Q:是否支持目标比对功能?比对速率是多少? A:暂不支持,需借助IVS1800等边缘设备或ISV的后端应用能力。 父主题: 售前咨询类问题

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  • 序列

    序列 SEQUENCE是Oracle对象,用于创建数字序列号。该序列用于创建自动编号字段,可用作主键。 如果参数MigSupportSequence设为true(默认值),则在PUBLIC模式中创建序列。 CACHE和ORDER参数不支持迁移。 Oracle中,序列的MAXVAL

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  • 序列

    序列 查看sequence详情 父主题: GaussDB

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  • 序列

    序列 查看sequence详情 父主题: PostgreSQL

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  • 时间序列

    时间序列 ARIMA Auto ARIMA 父主题: 模型工程

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  • 序列管理

    序列管理 查看sequence详情 父主题: GaussDB(DWS)

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  • 查询时间序列

    查询时间序列 场景描述 本章以查询一个节点的CPU使用率时间序列为例。 涉及的基本信息 查询时间序列前,需要确定节点的ID和集群ID的值,节点ID值可以在ECS的dimensions中查看,集群ID值可以在CCE的“集群管理”页面,基本信息的dimensions中查看。 CPU使

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  • 时间序列预测

    时间序列预测 流数据处理中经常需要对于时间序列数据进行建模和预测,建模是指提取数据中有用的统计信息和数据特征,预测是指使用模型对未来的数据进行推测。DLI服务提供了一系列随机线性模型,帮助用户在线实时进行模型的建模和预测。 ARIMA (Non-Seasonal) ARIMA(Auto-Regressive

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  • 全局序列

    全局序列 全局序列概述 nextval、currval在全局序列的使用 全局序列在INSERT或REPLACE语句中的使用 父主题: SQL语法

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  • 获取健康对比对象级对比概览

    获取健康对比对象级对比概览 功能介绍 获取健康对比对象级对比概览。 URI GET /v5/{project_id}/jobs/{job_id}/health-compare-jobs/object/{compare_job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述

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  • 序列管理

    序列管理 创建序列 在“对象浏览器”窗格,右键单击“序列”,然后选择“创建序列”。Data Studio弹出“创建序列”对话框。 设置相关参数以创建序列。 在“序列名称”字段输入序列名称。 勾选“区分大小写”,“序列名称”字段文本将区分大小写。例如,输入的序列名称为“Employ

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  • 查询时间序列

    CONTAINER:应用时间序列命名空间;PAAS.NODE:节点时间序列命名空间;PAAS.SLA:SLA时间序列命名空间;PAAS.AGGR:集群时间序列命名空间;CUSTOMMETRICS:自定义时间序列命名空间。 metric_name 否 String 时间序列名称,名称长度取值

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  • 时间序列预测

    时间序列预测 流数据处理中经常需要对于时间序列数据进行建模和预测,建模是指提取数据中有用的统计信息和数据特征,预测是指使用模型对未来的数据进行推测。DLI服务提供了一系列随机线性模型,帮助用户在线实时进行模型的建模和预测。 ARIMA (Non-Seasonal) ARIMA(Auto-Regressive

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  • 数据序列化

    数据序列化 操作场景 Spark支持两种方式的序列化 : Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说,具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下,KryoSerializer的性能可以达到JavaS

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  • 数据序列化

    数据序列化 操作场景 Spark支持两种方式的序列化 : Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说,具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下,KryoSerializer的性能可以达到JavaS

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  • 全局序列概述

    全局序列概述 全局序列主要指基于DB的全局序列。 支持修改自增序列初始值。 全局序列主要保证ID全局唯一,并不能保证一定是连续递增的。 表1 全局序列支持的表类型 表类型 拆分表 广播表 单表 基于DB的全局序列 支持 支持 不支持 创建自增序列 连接DDM实例。 连接方法具体请参考连接DDM实例。

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  • 创建和使用序列

    创建和使用序列 序列Sequence是用来产生唯一整数的数据库对象。序列的值是按照一定规则自增的整数。因为自增所以不重复,因此说Sequence具有唯一标识性。这也是Sequence常被用作主键的原因。 通过序列使某字段成为唯一标识符的方法有两种: 一种是声明字段的类型为序列整型,由

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  • 增加序列号

    增加序列号 概述 提供的增加序号列组件。您可以在数据表的第一列追加ID列。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型,dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 数据集 参数说明 参数名 参数类型 是否必选

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  • 职务序列管理

    职务序列管理 路径:核心人事-控制台-职岗体系-职务序列 图1 职务序列 职务序列的新增 单击【新建】弹出新建弹窗,在页面输入信息后,单击【保存】,创建成功 图2 新增职务序列1 图3 新增职务序列2 职务序列的编辑 信息如有错误需要更正,单击【编辑】,针对需要修改的信息重新编辑

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  • 数据序列化

    数据序列化 操作场景 Spark支持两种方式的序列化 : Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说,具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下,KryoSerializer的性能可以达到JavaS

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