设计统计逻辑（即计算逻辑），不需要重复开发，从而提升了开发效率，也保证了统计结果的一致性。 衍生指标 衍生指标是原子指标通过添加限定、维度卷积而成，限定、维度均来源于原子指标中的属性。 衍生指标=原子指标+统计维度+时间限定+通用限定。 复合指标 复合指标是由一个或多个衍生指标叠

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创建训练模型时参数必须有"save_format": "SAVED_MODEL"。 创建联邦预测作业 实时预测作业在本地运行，目前仅支持深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测

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因此不建议您将源站 服务器 的回源策略设置为固定的节点IP列表，这样可能会发生回源失败的情况。 如果您因业务需要，使用了安全狗等防护软件，请调整过于严格的安全策略，避免导致误拦截。 如果以上排查仍无法解决您的问题，请您联系客服或提交工单处理。并提供以下信息： 在客户端使用CDN用户诊

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每次提交3~5条。 如果不再产生告警，则此告警问题解决。 如果继续产生告警，则=>3。 执行set memory threshold命令调整过载门限值，检查告警是否恢复。 如果不再产生告警，则此告警问题解决。 如果继续产生告警，则=>4。 请收集告警信息、日志信息和配置信息，联系技术工程师进行处理。

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VALUE 2 :d_data = DATA; 执行SELECT current_database();并且显示列数、列数据长度和列数据的完整过程示例： #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> int main(void)

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恢复。 如果不再产生告警，则此告警问题解决。 如果继续产生告警，则请执行步骤3。 执行set cpu-usage threshold命令调整过载门限值，检查告警是否恢复。 如果不再产生告警，则此告警问题解决。 如果继续产生告警，则请执行步骤4. 请收集告警信息、日志信息和配置信息，联系技术工程师进行处理。

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本节介绍用户如何在项目空间中管理计划。 选择了“计划管理”应用时展示，可配置。 背景信息 活动关联了作业计划时，活动的实际工作量由作业计划工作量卷积；活动关联了目标时，目标的实际工作量由关联的活动工作量卷积；活动关联里程碑时，如果里程碑的计划完成时间为空，将所关联活动的计划完成时间赋值给里程碑计划完成时间；如果不为空，保持里程碑中配置的时间。

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C及子网、弹性负载均衡ELB、 弹性云服务器 E CS 、 对象存储服务 OBS、分布式消息服务Kafka、 数据湖探索 DLI和 数据仓库 服务DWS 调优表 调优表实践 在本实践中，您将学习如何优化表的设计。您首先不指定存储方式，分布键、分布方式和压缩方式创建表，然后为这些表加载测试数据并测试系

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VALUE 2 :d_data = DATA; 执行SELECT current_database();并且显示列数、列数据长度和列数据的完整过程示例： #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> int main(void)

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批量预测作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 创建联邦预测作业 批量预测作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法、深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测

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型参数根据给定的取值列表进行随机采样。 重要型采样 重要性采样是在优化目标边界附近进行采样，利用上一次泛化场景仿真后得到的评测分数进行训练拟合，找到边界后不断在边界附近进行采样。 图3 重要型采样 采样结果 如下图1和图2所示，对于某个逻辑场景进行拉丁超立方和蒙特卡洛采样，参数都是符合随机特性，但采样得到的值不相同。

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每次提交3~5条。 如果不再产生告警，则此告警问题解决。 如果继续产生告警，则=>3。 执行set memory threshold命令调整过载门限值，检查告警是否恢复。 如果不再产生告警，则此告警问题解决。 如果继续产生告警，则=>4。 请收集告警信息、日志信息和配置信息，联系技术工程师进行处理。

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支持将平台资产中心预置的部分模型作为微调前基础模型，也可以选择微调后的新模型作为基础模型再次进行微调。 前提条件 已订购大模型微调服务API在线调用-SFT局部调优，订购方法请参见购买AI原生应用引擎按需计费资源。 已具备格式为“对话文本”的微调数据集，具体请参考创建微调数据集或收藏预置微调数据集。

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GeminiDB Influx接口支持海量时间线的写入，为环保采集点提供稳定可靠的数据库支撑。 优势： 高效写入和查询 向量化查询接口，高效的聚合、卷积等时序数据查询算子，可高效处理高并发大数据量写入和查询。 父主题： 产品介绍

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总耗时=阶段①耗时+阶段②耗时+阶段③耗时+阶段④耗时 业务中断时长= 业务停机->进行最后一次增量备份->上传OBS->创建DRS任务恢复 下面将以一个示例说明备份迁移的完整过程的耗时，可以帮助您提前预估迁移时间，实际的耗时与用户端的网络，数据库配置等情况有关，需以实际情况为准，表格数据仅供参考。 示例： 表2 备份迁移示例

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VALUE 2 :d_data = DATA; 执行SELECT current_database();并且显示列数、列数据长度和列数据的完整过程示例： #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> int main(void)

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VALUE 2 :d_data = DATA; 执行SELECT current_database();并且显示列数、列数据长度和列数据的完整过程示例： #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> int main(void)

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本节介绍用户如何在项目空间中管理计划。 选择了“计划管理”应用时展示，可配置。 背景信息 活动关联了作业计划时，活动的实际工作量由作业计划工作量卷积；活动关联了目标时，目标的实际工作量由关联的活动工作量卷积；活动关联里程碑时，如果里程碑的计划完成时间为空，将所关联活动的计划完成时间赋值给里程碑计划完成时间；如果不为空，保持里程碑中配置的时间。

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型实现对风险口令、凭证泄露、Token利用、异常委托、异地登录、未知威胁、暴力破解七大IAM高危场景进行智能检测。通过SVM、随机森林、神经网络等算法实现对隧道 域名 、DGA域名以及异常行为的智能检测。 AI引擎检测保持模型对真实数据的学习，保证数据对模型的反复验证和人工审查，精准

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字虚拟人、虚拟数字人等。数字人的核心技术主要包括计算机视觉、计算机图形学、动作捕捉和驱动、图像渲染和人工智能等。 服务型数字人：利用深度神经网络进行图像合成、高度拟真的虚拟人。 具备如下特点： 2D模型，通过拍摄真人视频训练生成 无表情&骨骼数据 只能由AI驱动 使用既定表情&动作

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遇到的详细报错信息而快速修复。 业务实现 APM提供应用体验管理能力，实时分析应用事务从用户请求、服务器到数据库，再到服务器、用户请求的完整过程，实时感知用户对应用的满意度，帮助您全面了解用户体验状况。对于用户体验差的事务，通过拓扑和调用链完成事务问题定位。 应用KPI分析：吞吐

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