单用户QPS 分词 20 多粒度分词 2 依存句法分析 2 命名实体识别（基础版） 20 命名实体识别（领域版） 20 文本相似度（基础版） 20 文本相似度（高级版） 2 句向量 20 实体链接 20 关键词抽取 20 事件抽取 2 文本摘要（基础版） 20 文本摘要（领域版） 2

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美元引用的字符串常量 如果在字符串序列中包含有'(单引号)，那么应当将'(单引号)加倍为''(两个单引号)否则sql语句很可能无法执行。 如果字符串中包含很多单引号或者反斜杠，那么理解字符串的内容可能就会变得很苦涩，并且容易出错，因为单引号都要加倍。 为了让这种场合下的查询更具可

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GaussDB (DWS)字符串加解密 GaussDB(DWS)支持使用以下函数对字符串进行加解密。 gs_encrypt(encryptstr, keystr, cryptotype, cryptomode, hashmethod) 描述：采用cryptotype和cryptom

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表1 区分基础版和领域版的接口 接口类型 接口 自然语言处理基础 服务接口 命名实体识别（基础版） 命名实体识别（领域版） 文本相似度（基础版） 文本相似度（领域版） 语言生成 服务接口 文本摘要（基础版） 文本摘要（领域版） 语言理解 服务接口 情感分析（基础版） 情感分析（领域版）

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及扩展问，并按相似得分降序展示搜索结果。 初筛是比较粗略的相似度匹配算法，快速的召回一批比较有可能的问题，然后利用重排序算法去精确排序。初筛一般更关心词语是否出现，重排序对顺序、词组等的特征会综合考虑。 重排序结果 根据初筛结果，对用户问进行语义识别，并根据相似度得分重新排序，按得分倒序展示结果。

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对电影的属性“name”相似的数据进行知识融合判断，当属性“name”的相似度大于等于0.90，且属性“上映时间”的相似度大于等于0.90时，数据进行融合。对人物的属性“name”相似的数据进行知识融合判断，当属性“name”的相似度大于等于0.90，且属性“职业”的相似度大于等于0.90

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越好。 ROUGE-2 模型生成句子与实际句子在两个词的相似度，数值越高，表明模型性能越好。 ROUGE-L 模型生成句子与实际句子在最长公共子序列的相似度，数值越高，表明模型性能越好。 PRECISION 问答匹配的精确度，模型生成句子与实际句子相比的精确程度，数值越高，表明模型性能越好。

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Base64编码后大小不超过8MB，建议。 图片为JPG/JPEG/BMP/PNG格式。 similarity Double 人脸相似度，1表示最大，0表示最小，值越大表示越相似。一般情况下超过0.93即可认为是同一个人。 face_set_name String 人脸库名称，1位到64位之间

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生成的TXT文件如图5和图6所示。其中第一行是带转义符的字符串，通过视频分析服务管理控制台创建作业时使用第一行字符串。通过rest API调用接口创建作业时使用第二行字符串。 图5 生成的直线段字符串 图6 生成的直线段和多边形检测区域字符串 其他功能键： ：展示下一帧视频内容 ：撤销上一步绘画内容

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美元引用的字符串常量 如果在字符串序列中包含有'(单引号)，那么应当将'(单引号)加倍为''(两个单引号)否则sql语句很可能无法执行。 如果字符串中包含很多单引号或者反斜杠，那么理解字符串的内容可能就会变得很苦涩，并且容易出错，因为单引号都要加倍。 为了让这种场合下的查询更具可

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GaussDB(DWS)字符串加解密 GaussDB(DWS)支持使用以下函数对字符串进行加解密。 gs_encrypt(encryptstr, keystr, cryptotype, cryptomode, hashmethod) 描述：采用cryptotype和cryptom

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--cosineDistanceThreshold=0.99 其中，--accuracyThreshold=5表示平均绝对误差的容忍度最大为5%，--cosineDistanceThreshold =0.99表示余弦相似度至少为99%，--inputShapes可将模型放入到netron官网中查看。 图1 benchmark对接结果输出示例图

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在创建作业设置检测区域时，需要填入表示检测区域的JSON格式的字符串，例如：{"polygons":[{"data":[[84,389],[1840,349],[1824,526],[78,526]]}]}。园区智能体提供RoiTool-v3.0工具用于生成检测区域字符串。其使用方法如下：打开程序，单击菜单 > 添加文件，选择添加RTSP

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字符串大小写转换 概述 “字符串大小写转换”算子，用于配置已生成的字段通过大小写变换，转换出新的字段。 输入与输出 输入：需要转换大小写的字段 输出：转换后的字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 转换后的字段 配置字符串大小写转换的字段相关信息：

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美元引用的字符串常量 如果在字符串序列中包含有'(单引号)，那么应当将'(单引号)加倍为''(两个单引号)否则sql语句很可能无法执行。 如果字符串中包含很多单引号或者反斜杠，那么理解字符串的内容可能就会变得很苦涩，并且容易出错，因为单引号都要加倍。 为了让这种场合下的查询更具可

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美元引用的字符串常量 如果在字符串序列中包含有'（单引号），那么应当将'（单引号）加倍为''（两个单引号），否则SQL语句很可能无法执行。 如果字符串中包含很多单引号或者反斜杠，那么理解字符串的内容可能就会变得很苦涩，并且容易出错，因为单引号都要加倍。 为了让这种场合下的查询更具

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字符串大小写转换 概述 “字符串大小写转换”算子，用于配置已生成的字段通过大小写变换，转换出新的字段。 输入与输出 输入：需要转换大小写的字段 输出：转换后的字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 转换后的字段 配置字符串大小写转换的字段相关信息：

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边中介中心度（edge_betweenness）(2.2.4) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 directed 否 是否考虑边的方向 Boolean true或者false true weight 否 边上权重 String 空或字符串

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为什么其他大模型适用的提示词在盘古大模型上效果不佳 提示词与训练数据的相似度关系。 提示词的效果通常与训练数据的相似度密切相关。当提示词的内容与模型在训练过程中接触过的样本数据相似时，模型更容易理解提示词并生成相关的输出。这是因为模型通过学习大量的训练数据，逐渐建立起对特定模式、

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边中介中心度（edge_betweenness） 功能介绍 根据输入参数，执行边中介中心度算法。 边中介中心度算法（edge_betweenness）以经过某条边的最短路径数目来刻画边重要性的指标。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm

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lengthb lengthb函数用于计算字符串str以字节为单位的长度。 相似函数：length，length函数用于返回字符串的长度，返回BIGINT类型的值。 命令格式 lengthb(string <str>) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 str

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