节点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力。 操作步骤 任务的并行度可以通过以下四种层次（按优先级从高到低排列）指定，用户可以根据实际的内存、CPU、数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。 算子层次 一个算子、数据源和sink的并行度可以通过调用setParallelism()方法来指定，例如

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2版本的集群支持。 以下示例的查询场景：查询Top10条“my_label”的值为“red”的结果。 前置过滤查询：先执行过滤条件检索，筛选出符合条件的结果；然后，对这些筛选后的候选结果进行向量相似度检索，以找出最相似的向量。 查询示例如下： POST my_index/_search { "size":

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计算 弹性云服务器 E CS 裸金属服务器 BMS 镜像服务 IMS 弹性伸缩 AS 父主题： SCP授权参考

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优化业务逻辑，减少计算量和IO操作。 性能调优常用方法-DataStream调优 配置内存：调整老年代和新生代的比值；开发Flink应用程序时，优化datastream的数据分区活分组操作。 设置并行度：用户可以根据实际的内存，CPU，数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。任务的并行度可以按优先级从高到低排列

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String 发送的实体的MIME类型。推荐用户默认使用application/json，如果API是对象、镜像上传等接口，媒体类型可按照流类型的不同进行确定。 缺省值：application/json X-Auth-Token 是 String 从IAM服务获取的用户Token。

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初步筛选与融合标识符相似的数据后，需要配置相似属性和相似度函数，并判断数据之间的属性相似度。 融合知识 对属性相似度均达到阈值条件的数据进行融合。 综上所述，在创建图谱的过程中，需要配置知识融合的融合标识符、待融合的实体、相似度函数和相似度阈值等参数，KG服务会根据所配置的参数进行知识融合。配置知识融合的详细步骤请见配置知识融合。

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节点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力。 操作步骤 任务的并行度可以通过以下四种层次（按优先级从高到低排列）指定，用户可以根据实际的内存、CPU、数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。 算子层次 一个算子、数据源和sink的并行度可以通过调用setParallelism()方法来指定，例如

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Propagation） 一种基于图的半监督学习方法，其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图，节点包括已标注和未标注数据，其边表示两个节点的相似度，节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头，可以对无标签数据进行标注，节点的相似度越大，标签越容易传播。

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知识融合需要初步筛选与融合标识符相似的实体数据。 判断属性相似度 初步筛选与融合标识符相似的数据后，需要配置相似属性和相似度函数，并判断数据之间的属性相似度。 融合知识 对属性相似度均达到阈值条件的数据进行融合。 综上所述，在创建图谱的过程中，需要配置知识融合的融合标识符、待融合的实体、相似度函数和相似

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GaussDB 实例内存使用率指标的计算方法 GaussDB内存使用率指标的计算方法： 内存使用率 =（总内存 –（空闲内存 + 给文件的缓冲大小 + 高速缓冲存储器使用的大小））/ 总内存 父主题： 数据库监控

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映射类型：单击下拉选项设置视觉映射的映射类型，可以设置为连续型或分段型。 方向：单击下拉选项设置视觉映射的映射方向，可以设置为水平或垂直。 宽度：设置视觉映射的宽度。 高度：设置视觉映射的高度。 左侧：设置视觉映射时距离图层左侧的距离。 底部：设置视觉映射时距离图层底部的距离。 文字：设置视觉映射时文本的字体颜色和字号大小。

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X-Auth-Token 是 String 用户Token。Token认证就是在调用API的时候将Token加到请求消息头，从而通过身份认证，获得操作API的权限， 获取Token 接口响应消息头中X-Subject-Token的值即为Token。 最小长度：1 最大长度：32768 响应参数 状态码：

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DRS数据对比 父主题： 图解 数据复制服务

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一个任务只允许有一个未完成的数据级对比任务，该字段决定对未完成数据级对比任务的处理方式。cancel：取消后重新创建。keep：保持未完成的不再创建。 取值： cancel keep compare_type 是 String 数据级对比类型，lines：行对比，contents：内容对比。 取值：

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照流类型的不同进行确定。 缺省值：application/json X-Auth-Token 是 String 从IAM服务获取的用户Token。 用户Token也就是调用获取用户Token接口的响应值，该接口是唯一不需要认证的接口。 请求响应成功后在响应消息头中包含的“X-Su

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知识融合需要初步筛选与融合标识符相似的实体数据。 判断属性相似度 初步筛选与融合标识符相似的数据后，需要配置相似属性和相似度函数，并判断数据之间的属性相似度。 融合知识 对属性相似度均达到阈值条件的数据进行融合。 综上所述，在创建图谱的过程中，需要配置知识融合的融合标识符、待融合的实体、相似度函数和相似

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APP ID的获取方法 在服务列表中选择“计算 > VR云渲游平台”。 访问VR云渲游平台。 在左侧导航栏，选择“应用管理”，打开应用管理页面。 查看已创建的应用，红框所示即为appID。 SDK1.4.0版本新增getDeviceID(Context context)接口，详情请参见SDK接口参考。

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在用户组列表中，单击新建用户组右侧的“授权”。 在授权页面进行授权时，管理员在权限列表的搜索框中搜索需要的角色。 选择角色，系统将自动勾选依赖角色。 图1 选择角色 单击勾选权限下方的，查看角色的依赖关系。 图2 查看角色的依赖关系 例如“DNS Administrator”，角色内容中存在“Depends”字段

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Propagation） 一种基于图的半监督学习方法，其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图，节点包括已标注和未标注数据，其边表示两个节点的相似度，节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头，可以对无标签数据进行标注，节点的相似度越大，标签越容易传播。

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编辑构建任务时，浏览器URL末尾的32位数字、字母组合的字符串。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 revisedl_no 是 String 新记录的序号 original_no 是 String 原记录的序号 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数

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提供多种常用自然语言类的算法模型及解决方案，可覆盖不同行业的各类需求。 高效准确 可快速分析大数据量的文本，深度理解文本语义，更加准确的挖掘出文本中的关键信息。 简单易用 简单易用的API接口。无需下载SDK、购买 服务器 ，支持跨平台调用。丰富的产品种类，可一站式开通、部署。 稳定可靠 故障自动迁移，服务可用性达99

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