--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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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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类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等。 聚类 聚类是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。

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自然语言处理 套件 通用文本分类场景。 智能问答 通过中文分词、短文本相似度、命名实体识别等自然语言处理相关技术，计算两个问题对的相似度，可解决问答、对话、语料挖掘、知识库构建等问题。 内容推荐 通过文本分类预测模型，精确匹配出语义相似的内容，快速构建内容推荐场景。 视觉套件 商品识别 无人超

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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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OD中介中心度（od_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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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。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/

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中介中心度算法（betweenness） 功能介绍 根据输入参数，执行中介中心度算法。 中介中心度算法（Betweenness Centrality）以经过某个节点的最短路径数目来刻画节点重要性的指标。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{g

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最后一行等级中，单击“”，可以增加满意度等级。只有满意度等级未达到最大数时才可见“”按钮。 单击“”，可以删除满意度等级。 单击“”、“”，可以调整满意度等级的顺序。 在“描述”中选择满意度等级描述。 满意度调查模板内容配置：配置满意度调查模板内容，取值范围字符串长度<=500。 图1 满意度等级 最少可

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OD中介中心度（od_betweenness） 功能介绍 根据输入参数，执行OD中介中心度算法。 OD中介中心度算法（od_betweenness）在已知一系列OD出行计划前提下，以经过某个点/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/{p

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simlarity_threshold 否 0.9 相似度阈值。两张图片相似程度超过阈值时，判定为相似图片，反之按非相似图片处理。输入取值范围为0~1。 embedding_distance 否 0.2 样本特征间距。两张图片样本特征间距小于设定值，判定为相似图片，反之按非相似图片处理。输入取值范围为0~1。

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路径上的，删除该条待计算路径。 图2 添加或者删除待计算路径 图3 选择配体对 返回相似度后默认全勾选，您可以进行勾选或去除勾选要计算的路径，如果未勾选，则后面就不会对其进行FEP计算。在相似度返回之前，您也可以直接选择配体对进入下一步。 图4 选择计算路径 单击“下一步”，进入FEP设置页面，设置相关参数。

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人脸识别服务暂不支持私有化部署。人脸识别以开放API的方式提供给用户，用户通过实时访问和调用API获取人脸处理结果，帮助用户自动进行人脸的识别、比对以及相似度查询等。 父主题： 产品咨询类

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length length函数用于返回字符串的长度。 相似函数：lengthb，lengthb函数用于计算字符串str以字节为单位的长度，返回STRING类型的值。 命令格式 length(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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str1, STRING str2) 描述：比较两个字符串的相似度。 select JARO_DISTANCE('hello', 'hell');-- 0.9333333333333332 FNV_HASH(type v) 描述：计算字符串的hash值。 select FNV_HASH('hello');--

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漏洞管理服务如何判定SQL注入风险？ 对于存在运算或判断等表达式的请求，当扫描结果与原请求相似度大于90%时，漏洞管理服务就会判定存在SQL注入风险。 父主题： 产品咨询类

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提取字符串动态键值对 本文档介绍如何使用不同方案提取字符串键值对。 常用方案比较 字符串动态键值对提取分为关键字提取、值提取、关键字加工和值加工，常用方案为采用e_kv函数、e_kv_delimit函数和e_regex函数等。不同提取场景的三种方案如下： 方案 关键字提取 值提取

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str1, STRING str2) 描述：比较两个字符串的相似度。 select JARO_DISTANCE('hello', 'hell');-- 0.9333333333333332 FNV_HASH(type v) 描述：计算字符串的hash值。 select FNV_HASH('hello');--

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空字符串和NULL的关系？ 答： GaussDB 中对空字符串是否为NULL和数据库的兼容模式有关。 ORA兼容模式中空字符串判断为NULL。 gaussdb=# CREATE DATABASE db_test1 DBCOMPATIBILITY = 'ORA'; gaussdb=# \c

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任意（自动转为String） 是 需要被替换的字符串。 new 任意（自动转为String） 是 替换后新的字符串。 count Number 否 替换次数，可选项。如果不设置count，则表示替换所有。 返回结果 替换后的新字符串。 函数示例 测试数据：无 加工规则 e_set("str_replace"

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中介中心度算法（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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