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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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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Assertions; //redis向量 // 不同的向量存储， 不同的相似算法；计算的评分规则不同； 可以同过scoreThreshold 设置相似性判断阈值 // 例如使用Redis向量、余弦相似度、 CSS 词向量模型，并且设置相似性判断阈值为0.1f，代码示例如下 Cache cache =

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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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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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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）（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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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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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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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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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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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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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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在“命中测试”页面根据界面提示输入测试文本，设置“相似度阈值”（相似度阈值的取值范围[0, 1]，例如配置为0.5，则返回相似度大于等于0.5的结果）、“查询数量”，并选择待测试的数据集、“选择数据集”，即选择命中的数据集范围。 单击“测试”。 在页面右侧“测试结果”区域可查看测试效果。相似度越大则表示检索命中率越高。

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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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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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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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