object 包含有关新创建的组织单元的详细信息的结构。 表4 OrganizationalUnitDto 参数 参数类型 描述 id String 与组织单元关联的唯一标识符（ID）。 urn String 组织单元的统一资源名称。 name String 组织单元的名称。 created_at

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创建账号和完成请求的日期和时间。 created_at String 请求创建账号的日期和时间。 id String 请求的唯一标识符（ID）。您可以从创建账号的初始CreateAccount请求的响应中获得此值。 state String 创建账号的异步请求的状态，in_pro

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String 该字段存储的是Access Token。调用KooDrive的API使用Token认证，拥有Token就代表拥有某种权限，在调用API的时候将Token加到请求消息头中，从而通过身份认证，获得操作API的权限。Access Token的获取请参考对应的开发手册，格式参考：

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REJECT: 已驳回 logic_tb_id String 逻辑实体的ID，ID字符串。 biz_catalog_id String 归属的业务分类的id，ID字符串。 catalog_path String 归属的业务分类的路径 {"l1Id":"","l2Id":"","l3Id":""}。

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集群的管理规模和控制节点的数量有关系吗？ 在CCE集群中，集群的管理规模和控制节点数量没有明显的关联，它们是属于不同的维度的集群参数，具体说明如下： 集群管理规模：指集群支持管理的最大节点数。若选择50节点，表示当前集群最多可管理50个节点。 针对不同的集群规模，控制节点的规格不

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大模型微调需要的数据有要求吗？ AI原生应用引擎用于大模型微调的数据集任务领域为“自然语言处理”、数据集格式为“对话文本”。 文件内容要求为标准json数组，例如： [{"instruction": "aaa", "input": "aaa", "output": "aaa"},{"instruction":

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根据节点Ids获取所有关联的用例对象 功能介绍 根据节点Ids获取所有关联的用例对象 URI POST /v2/{project_id}/testcases/node-id 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 参数解释： 项目的

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通过首页左上角九宫格菜单中数据大屏，进入数据大屏列表页，选择对应的空间和目录 图1 新增大屏 填写大屏相关信息： 大屏名称：根据业务场景，配置大屏名称 大屏描述：根据业务场景，填写大屏相关描述，更清晰的描述大屏业务场景 大屏尺寸：支持预置尺寸和自定义尺寸，适配不同终端展示 图2 填写大屏相关信息 OneSketch

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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。 图11 大屏效果 单击右上角右“保存”，输入大屏的名称，单击“确定”，大屏保存成功。 步骤5：管理大屏 切换大屏发布状态 单击“数据分析 > 大屏”，进入大屏页面。 单击大屏名称，进入大屏编辑页面。 发布大屏：单击页面右上角“保存并发布”，大屏发布成功。 下线大屏：单击页面右上角后，单击“下线”，大屏下线成功。

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大屏所展现的数据如何获取到本地？ 可通过对接开放API或大屏所提供的报告导出功能获取相关大屏数据。对接API的具体方法可参见最佳实践中的如何调用API。 父主题： 其他使用相关

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间的分布情况，如果分布键很好地分布在各个分区中，则可以使查询性能变得更好。 分布列选择不当，在数据导入后有可能出现数据分布倾斜，进而导致某些磁盘的使用明显高于其他磁盘，极端情况下会导致集群只读。合理的选择分布键，对表查询的性能至关重要。此外，合适的分布键还可以使数据的索引更快地创建和维护。

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获取大屏指定组件数据 功能介绍 获取大屏指定组件数据。 URI POST /v1/{project_id}/screens/{screen_id}/query-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。

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DWS导入性能都和哪些因素有关联？ dws的导入性能受多方面因素影响，主要有以下几点： 集群规格：磁盘io、网络吞吐、内存、cpu规格等。 业务规划：表字段的类型、是否压缩、行存还是列存。 数据存储：集群本地、OBS等。 数据导入的方式选择等。 父主题： 数据迁移

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子问题分成更小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。

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时序预测回归大模型 时序回归 csv 融合推荐分类大模型 结构化分类 csv 融合推荐回归大模型 结构化回归 csv 融合推荐异常检测大模型 结构化分类 csv 图1 创建数据集 训练预测大模型所需数据量 训练预测大模型时，所需的数据通常为表格格式，即由行和列组成的扁平化数据。具体要求如下：

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小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。

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小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。

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