当前规定最多支持十个扩展，扩展启动的Server地址和端口限制为127.0.0.1:8081 ~ 127.0.0.1:8090，且每个扩展的端口不可重复。 主体参数 不做解析 响应代码 200 - 响应正文包含函数名称、函数版本和处理程序名称。 其他为错误请求 示例响应正文 {

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自有 域名 配置HTTPS证书所示。 图1 自有域名配置HTTPS证书 设置证书名称，使用文本工具打开获取的证书文件和私钥文件，并将对应的内容复制到对应的“证书内容”和“私钥内容”框中。不同机构颁布的证书，存在如下差异： 若证书是Root CA机构颁发的，则证书是一份完整的证书，复制该证书内容即可。

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比较操作符 字符处理函数和操作符 二进制字符串函数和操作符 位串函数和操作符 模式匹配操作符 数字操作函数和操作符 时间和日期处理函数和操作符 类型转换函数 几何函数和操作符 网络地址函数和操作符 文本检索函数和操作符 JSON/JSONB函数和操作符 HLL函数和操作符 SEQUENCE函数

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自定义方法追踪（即对应用进行埋点），并启动方法追踪。 在“方法追踪”页面单击“添加方法追踪”，参考下图进行设置，设置完成后单击“启动”。 若未设置“方法参数”，则默认对同一方法名的所用方法进行采集。 若未设置“取值”，则采集时不对方法的取值进行筛选。 若设置“启动参数采集”，则表示采集调用链方法入参和出参，若采

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通用方法 相关类 com.huawei.wienerchain.SdkClient SdkClient对象包含获取服务节点、获取各种类型的消息构造器及交易ID等方法，基于SDK开发时，必须先构造该对象。 初始化SDK客户端 基于标准配置文件模板初始化SDK。 调用方法 public

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通用方法 相关类 GatewayClient对象包含获取服务节点、获取各种类型的消息构造器及交易ID等方法，基于SDK开发时，必须先构造该对象。 client.GatewayClient BsClient对象包含富媒体文件上链、下载、操作记录查询等方法，使用 区块链 富媒体存储相关功能时，必须先构造该对象。

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测试方法 总体流程 创建 弹性云服务器 E CS 和 数据仓库 GaussDB (DWS) 构建TPC-H&TPC-DS使用数据 建表与数据导入 执行查询与结果收集

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排查方法 本章节内容主要指导您：排查主机是否被作为UDP反射攻击的“放大器”利用。 使用root账户登录 服务器 。 本例中，该服务器正常运行情况下每秒发送10个长度为800Byte的UDP数据包。 执行以下命令，查看当前的网络连接与进程。 netstat -anpt 分析当前的网络

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测试方法 云数据库 GaussDB(for MySQL)是最新一代企业级高扩展海量存储云原生数据库，完全兼容MySQL。采用计算存储分离架构，128TB的海量存储，数据0丢失，既拥有商业数据库的高可用和性能，又具备开源低成本效益。 测试环境 GaussDB(for MySQL)测试环境如下：

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测试方法 本章提供 GaussDB使用 BenchmarkSQL进行性能测试的方法和测试数据报告。 BenchmarkSQL，一个JDBC基准测试工具，内嵌了TPC-C测试脚本，支持很多数据库，如PostgreSQL、Oracle和Mysql等。 TPC-C是专门针对联机交易处理系统

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在打开的Extract Method对话框中，提供新方法的名称和可见性修饰符，并从选择范围中选择变量作为方法参数。 单击Refactor以应用重构。 示例 例如，让我们将包含println语句的for循环提取到一个新的printText方法中，其中text和n作为方法的参数。 重构前 class ExtractMethod

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}; 属性功能： 设置是否在离线缓存满时禁止发送数据，默认值为false。当EdgeHub离线缓存达到阈值时，若设定为true，在属性上报和点位上报发送数据时，会抛出HubOverloadedException异常。 13. SendMode 属性描述： ClientConfig

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测试方法 本章节基于GeminiDB HBase接口，进行性能测试，具体包括测试环境、测试步骤、以及测试模型。 测试环境 区域：华北-北京四。 可用区：可用区1。 弹性 云服务器 （Elastic Cloud Server，简称ECS）：规格选择h3.4xlarge.2，16U32GB，操作系统镜像使用CentOS

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Sheet中生产者和消费者环境不一致。 请检查导入文件MQ Sheet中生产者和消费者环境是否一致。 MQ Sheet中生产者和消费者服务或微服务在Application Sheet中不存在。 请在导入文件的Application Sheet补齐MQ Sheet中生产者和消费者服务或微服务。

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决策树回归特征重要性 概述 采用决策树回归算法计算数据集特征的特征重要性。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe 参数必选，表示输入的数据集；如果没有pipeline_model和decision_tree_regressor_model参数，表示直接根

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随机森林分类特征重要性 概述 采用随机森林分类算法计算数据集特征的特征重要性 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe 参数必选，表示输入的数据集；如果没有pipeline_model和random_forest_classify_model参数，表示直接根

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决策树分类特征重要性 概述 采用决策树分类算法计算数据集特征的特征重要性。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe 参数必选，表示输入的数据集。 如果没有pipeline_model和decision_tree_classify_model参数，表示直接根

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梯度提升树分类特征重要性 概述 采用梯度提升树分类算法计算数据集特征的特征重要性。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe 参数必选，表示输入的数据集；如果没有pipeline_model和gbt_classify_model参数，表示直接根据数据集训练gbdt分类模型得到特征重要性

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梯度提升树回归特征重要性 概述 采用梯度提升树回归算法计算数据集特征的特征重要性。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe 参数必选，表示输入的数据集；如果没有pipeline_model和gbt_regressor_model参数，表示直接根据数据集训练梯度提升树回归模型得到特征重要性

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