切换大屏和触屏 接口名称 WEB_ExchangeLayoutInExDualScreenAPI(后续废弃) 功能描述 双屏扩展模式，切换大屏和触屏 应用场景 双屏扩展模式，切换大屏和触屏 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_Exchan

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Service，以下简称 BCS ）是面向企业及开发者的高性能、高可用、高安全 区块链 技术平台服务，可以帮助客户在华为云上快速、低成本的创建、部署和管理区块链应用及商业智能合约服务。 通过 云审计 服务，您可以记录与B CS 实例相关的操作事件，便于日后的查询、审计和回溯。 表1 云审计服务支持的BCS操作列表 操作名称

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，曾在MegaFace人脸数据库及Market-1501**行人数据库的准确率排名突出，自主研发的各类算法在互联网 内容审核 、商业智能、智能管控场景深受好评； 产品多样，功能丰富：提供客流统计、热点分析、商品识别等多维度数据分析服务，可支持多业态门店的数据需求； 适应性强，部署灵活

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ClickHouse是一款开源的面向联机分析处理的列式数据库，其独立于Hadoop大数据体系，最核心的特点是压缩率和极速查询性能。同时，ClickHouse支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse核心的功能特性介绍如下：

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大Bitmap初始化 Bitmap，即位图类型，开源Redis直接使⽤STRING类型表达，因此可能会产⽣超⼤的STRING数据，进⽽在某些场景下出现⼤KEY的性能问题。GeminiDB Redis的Bitmap类型采⽤的是特殊编码的格式，内部采⽤分片算法，可以规避产⽣⼀个超⼤的

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DevOps的3大核心基础架构 由于近年DevOps概念的火热，加之DevOps的涵盖面非常广，因此有很多文章和技术都在和DevOps强行关联，使很多想要了解学习DevOps的开发者迷惑不解。 其实，DevOps的知识体系如果从顶层上来分解，可大分为2部分：方法论和工具链。 方法

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盘古NLP大模型能力与规格 盘古NLP大模型是业界首个超千亿参数的中文预训练大模型，结合了大数据预训练和多源知识，借助持续学习不断吸收海量文本数据，持续提升模型性能。除了实现行业知识检索、文案生成、阅读理解等基础功能外，盘古NLP大模型还具备模型调用等高级特性，可在智能客服、创意

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Astro大屏应用计费概述 通过阅读本文，您可以快速了解AstroCanvas的计费模式、计费项、续费、欠费等主要计费信息。 计费模式 AstroCanvas提供了“Astro大屏应用基础版”、“Astro大屏应用专业版”和“Astro大屏应用企业版”三种实例套餐，以满足不同场景

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参数 参数类型 描述 id String 大屏ID。 最小长度：0 最大长度：128 name String 大屏名称。 最小长度：0 最大长度：32 pages Array of ScreenPageOpenApiVO objects 大屏Page列表。 数组长度：0 - 100

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心环节；产销协同精细化，利用实时数据准确把握供产销节奏。 研发数字化：最新热卖商品分析，洞察消费趋势；市场竞争情况分析，定位产品竞争力；数据驱动产品研发决策，提高新品的上市成功率。 方案价值 思维渗透：大屏、PC、移动应用等工具渗各个平台营造数据分析氛围； 生态搭建：完整产业链深

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步骤4：评估文本类数据集 本样例场景帮助用户利用数据集评估标准评估和优化数据质量。 步骤5：发布文本类数据集 本样例场景实现将处理好的数据集发布为模型训练可用的数据集。 步骤6：训练NLP大模型 本样例场景实现NLP大模型的训练操作。 步骤7：压缩NLP大模型 本样例场景实现NLP大模型的压

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安全模式集群的HetuEngine。 方案架构 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、数据仓库等，此时会面临数据源种类繁多、数据集结构化混合、相关数据存放分散等困境，导致跨源查询开发成本高，跨源复杂查询耗时长。 HetuEngine提供了统一

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AutoML自动学习优化，深入挖掘数据价值。 支持自动分析洞察见解和专题故事生成，辅助业务管理者高效决策。 极致性能：10亿数据秒级响应 高性能BI引擎支持多种加速模式，展现快、计算快，提供极致顺滑体验。 企业级：企业级数据管理和安全保护 华为云库/仓/湖/治理等数据平台产品原生集成，提供全链路数据安全保护能力。

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创建NLP大模型训练任务 创建NLP大模型微调任务 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”，单击界面右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面，模型类型选择“NLP大模型”，训

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大模型微调训练类问题 无监督领域知识数据量无法支持增量预训练，如何进行模型学习 如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优 如何判断盘古大模型训练状态是否正常 如何评估微调后的盘古大模型是否正常 如何调整推理参数，使盘古大模型效果最优 为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答 为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码

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创建科学计算大模型部署任务 模型训练完成后，可以启动模型的部署操作。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，单击界面右上角“创建部署”。 在“创建部署”页面，模型类型选择“科学计算大模型”，参考表1完成部署参数设置，启动模型部署。

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管理NLP大模型训练任务 在训练任务列表中，任务创建者可以对创建好的任务进行编辑、启动、克隆（复制训练任务）、重试（重新训练任务）和删除操作。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”，进入模型训练页面，可进行如下操作：

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测试比对SUT 系统的压力有非常大的增加，有多个查询语句组，同时有一对RF1 和RF2 更新流。 测试中测量的基础数据都与执行时间有关，这些时间又可分为：装载数据的每一步操作时间、每个查询执行时间和每个更新操作执行时间，由这些时间可计算出：数据装载时间、Power@Size、T

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delete大表数据后，再次查询同一张表时出现慢SQL 场景描述 一次性删除多条宽列数据（每条记录数据长度在1GB左右），再次对同一张表进行增删改查时均执行缓慢，20分钟左右后恢复正常。 场景案例 假定max_allowed_packet参数大小为1073741824。 创建表。

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delete大表数据后，再查询同一张表时出现慢SQL 场景描述 一次性删除多条宽列数据（每条记录数据长度在1GB左右），再次对同一张表进行增删改查时均执行缓慢，20分钟左右后恢复正常。 场景案例 假定max_allowed_packet参数大小为1073741824。 创建表。 CREATE

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情况。 客户端执行命令的时延变大。 对大Key进行的慢操作会导致后续的命令被阻塞，从而导致一系列慢查询。 导致实例流控。 对大Key高频率的读会使得实例出方向带宽被打满，导致流控，产生大量命令超时或者慢查询，业务受损。 导致主备倒换。 对大Key执行危险的DEL操作可能会导致主节点长时间阻塞，从而导致主备倒换。

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