SQL语言分为哪几类？ 答：SQL语言分为3类，分别为： DDL（Data Definition Language，数据定义语言），用于定义或修改数据库中的对象，如：表、索引、视图等。 DML（Data Manipulation Language，数据操作语言），用于对数据库表中

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系统操作 GaussDB 通过SQL语句执行不同的系统操作，比如：设置变量，显示执行计划和垃圾收集等操作。 设置变量 设置会话或事务中需要使用的各种参数，请参考SET。 显示执行计划 显示GaussDB为SQL语句规划的执行计划，请参考EXPLAIN。 事务日志检查点 预写式日志（

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系统操作 GaussDB通过SQL语句执行不同的系统操作，比如：设置变量，显示执行计划和垃圾收集等操作。 设置变量 设置会话或事务中需要使用的各种参数，请参考SET。 显示执行计划 显示GaussDB为SQL语句规划的执行计划，请参考EXPLAIN。 事务日志检查点 预写式日志（

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系统操作 GaussDB通过SQL语句执行不同的系统操作，比如：设置变量，显示执行计划和垃圾收集等操作。 设置变量 设置会话或事务中需要使用的各种参数，请参考SET。 显示执行计划 显示GaussDB为SQL语句规划的执行计划，请参考EXPLAIN。 事务日志检查点 预写式日志（

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系统操作 GaussDB通过SQL语句执行不同的系统操作，比如：设置变量，显示执行计划和垃圾收集等操作。 设置变量 设置会话或事务中需要使用的各种参数，请参考SET。 显示执行计划 显示GaussDB为SQL语句规划的执行计划，请参考EXPLAIN。 事务日志检查点 预写式日志（

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系统操作 GaussDB(DWS)通过SQL语句执行不同的系统操作，比如：设置变量，显示执行计划和垃圾收集等操作。 设置变量 设置会话或事务中需要使用的各种参数，请参考SET。 显示执行计划 显示GaussDB(DWS)为SQL语句规划的执行计划，请参考EXPLAIN。 事务日志检查点

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可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容,zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型 响应参数 无 请求示例 删除联邦学习作业 delete https://100.1.1.1:31

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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如何开通自然语言服务？ 目前自然语言服务所有接口均已商用。首次使用自然语言处理服务，需要开通服务，然后通过API的方式使用自然语言处理服务。 开通服务操作 进入自然语言处理基础官网，单击“立即使用”，进入自然语言处理控制台。 在“总览”页面，选择需要使用的服务，在操作列单击“开通服务”。

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Go语言链代码开发 链代码结构 链代码相关的API 链代码示例（1.4风格） 链代码示例（2.0风格） 链代码调测 父主题： 链代码开发

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创建多语言&工程符号 操作场景 本文指导您在应用运行态创建多语言&工程符号。 前提条件 已登录应用运行态。 操作步骤 在左侧导航栏中，选择“数据模型管理 > 多语言&工程符号”，进入“多语言&工程符号”页面。 单击“创建”。 图1 创建多语言&工程符号 根据页面提示，设置如下信息。

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删除多语言&工程符号 操作场景 本文指导您在应用运行态删除多语言&工程符号。 前提条件 已登录应用运行态。 操作步骤 在左侧导航栏中，选择“数据模型管理 > 多语言&工程符号”，进入“多语言&工程符号”页面。 勾选需要删除的多语言&工程符号，单击“删除”。 在弹出的提示框中，单击“确定”。

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LLM大语言模型训练推理 在ModelArts Studio基于Llama3-8B模型实现新闻自动分类 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908） 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908）

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除传译员以外与会者的收听语言频道，收听语言频道与发言语言频道需要一致。 speakLanChannel 是 String 除传译员以外与会者的发言语言频道，发言语言频道与收听语言频道需要一致。 includeOriginalVoice 否 Integer 收听语言频道是否包含原始音频（与会者发言的原声，音量较低）

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系统 系统设置 系统管理 关于

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创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题： 计算节点API

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查询并导出课程学习记录 前提条件 用户具有“查询课程记录”权限 操作步骤： 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->学习记录”，查询课程学习记录 点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出，筛选说明如下表： 图1 课程记录查询条件 表1 “课程学习记录”筛选项

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