创建配体相似性图计算任务 查询配体相似性图计算任务 删除配体相似性图计算任务 根据center、size、padding参数生成可渲染的口袋文件内容 根据表面离散点坐标集生成可渲染的文件内容 将传入的蛋白和小分子拼接成复合物结构 单分子文件格式转换 创建分子或分子复合物批量下载任务 查询分子或分子复合物批量下载任务详情

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discrete：指定时表示这个超参是离散类型的。离散类型的超参在算法使用于训练作业时，控制台显示为下拉选择框架。 lower_bound 否 String 超参下界。 upper_bound 否 String 超参上界。 discrete_points_num 否 String 连续型超参离散化取值个数。

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或删除。 物体检测训练失败请检查数据集标注的方式是否正确，目前自动学习仅支持矩形标注。 预测分析训练失败请检查标签列的选取。标签列目前支持离散和连续型数据，只能选择一列。 声音分类训练失败请检查音频格式是否为16bit的WAV格式。 还无法排除故障，建议您提交工单，由专业工程师为您服务。

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是连续的，timestamp上的范围也是（尽管timestamp具有有限的精度，并且在理论上可以被当做离散的，但是可以认为它是连续的，因为通常并不关心它的步长）。 另一种考虑离散范围类型的方法是对每一个元素值都有一个清晰的“下一个”或“上一个”值。了解了这种思想之后，通过选择原来

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表1 通信图元素介绍 元素名 图标 含义 Actor 角色，是与系统交互的人或事物。 Object 封装了状态和行为的具有良好定义界面和身份的离散实体；即对象实例。 Boundary Object 边界对象。 Control Object 控制对象。 Entity Object 实体对象。

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COS(A) 所有数字类型 计算给定A的余弦值。 TAN(A) 所有数字类型 计算给定A的正切值。 COT(A) 所有数字类型 计算给定A的余切值。 ASIN(A) 所有数字类型 计算给定A的反正弦值。 ACOS(A) 所有数字类型 计算给定A的反余弦值。 ATAN(A) 所有数字类型

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是连续的，timestamp上的范围也是（尽管timestamp具有有限的精度，并且在理论上可以被当做离散的，但是可以认为它是连续的，因为通常并不关心它的步长）。 另一种考虑离散范围类型的方法是对每一个元素值都有一个清晰的“下一个”或“上一个”值。了解了这种思想之后，通过选择原来

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OPS06-04 规范化应用日志 日志是随时间推移发生的不可变、记录时间戳的离散事件。系统需要记录关键事件和故障，以帮助诊断问题和解决故障。 风险等级 高 关键策略 对于一个系统来说，日志是非常重要的。它可以记录在系统中发生的一切，包括成功的操作、错误的操作、警告信息等等。因此，

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discrete：指定时表示这个超参是离散类型的。离散类型的超参在算法使用于训练作业时，控制台显示为下拉选择框架。 lower_bound String 超参下界。 upper_bound String 超参上界。 discrete_points_num String 连续型超参离散化取值个数。 discrete_values

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盘古大模型赋能自动驾驶，分钟级完成数据处理。自动驾驶场景理解代替人工打标签分类，万段视频片段分钟级处理完成。自动驾驶场景生成，通过NeRF技术实现车型变换、车道变换、场景组合渲染等应用。自动驾驶预标注，代替人工标注，支持2D、3D、4D自动标注，准确率超过90%。自动驾驶多模态检索支持以文搜图、以

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是连续的，timestamp上的范围也是（尽管timestamp具有有限的精度，并且在理论上可以被当做离散的，但是可以认为它是连续的，因为通常并不关心它的步长）。 另一种考虑离散范围类型的方法是对每一个元素值都有一个清晰的“下一个”或“上一个”值。了解了这种思想之后，通过选择原来

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是连续的，timestamp上的范围也是（尽管timestamp具有有限的精度，并且在理论上可以被当作离散的，但是可以认为它是连续的，因为通常并不关心它的步长）。 另一种考虑离散范围类型的方法是对每一个元素值都有一个清晰的“下一个”或“上一个”值。通过选择原来给定的下一个或上一个

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设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参，从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平

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变更后的信道中是否有雷达信道。 对系统的影响 AP工作信道发生改变，可能会影响其他工作的AP。 可能原因 原因1：射频调优。 原因2：用户配置变换信道。 原因3：监测到雷达信号冲突。 原因4：WDS模式下发生信道变更。 原因5：Mesh模式下发生信道变更。 处理步骤 无需处理。 参考信息

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确的情况，导致性能回退。将IN子句转换为子查询，转换为subquery之后，后续优化器会继续考虑是否转换为semijoin，提升性能。具体变换过程如下： select ... from lineitem where l_partkey in (...) ====> select

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COS(A) 所有数字类型 计算给定A的余弦值。 TAN(A) 所有数字类型 计算给定A的正切值。 COT(A) 所有数字类型 计算给定A的余切值。 ASIN(A) 所有数字类型 计算给定A的反正弦值。 ACOS(A) 所有数字类型 计算给定A的反余弦值。 ATAN(A) 所有数字类型

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是连续的，timestamp上的范围也是（尽管timestamp具有有限的精度，并且在理论上可以被当做离散的，但是可以认为它是连续的，因为通常并不关心它的步长）。 另一种考虑离散范围类型的方法是对每一个元素值都有一个清晰的“下一个”或“上一个”值。了解了这种思想之后，通过选择原来

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是连续的，timestamp上的范围也是（尽管timestamp具有有限的精度，并且在理论上可以被当做离散的，但是可以认为它是连续的，因为通常并不关心它的步长）。 另一种考虑离散范围类型的方法是对每一个元素值都有一个清晰的“下一个”或“上一个”值。了解了这种思想之后，通过选择原来

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proname 表示用于计算范围两元素差值的函数的名字，该函数的返回值为双精度类型，如果不存在该函数则rngsubdiff字段值为0。 若元素类型是离散的，则rngcanonical决定用于范围类型的排序顺序；若元素类型是不可排序的，则rngsubopc决定用于范围类型的排序顺序；若元素类

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proname 表示用于计算范围两元素差值的函数的名字，该函数的返回值为双精度类型，如果不存在该函数则rngsubdiff字段值为0。 若元素类型是离散的，则rngcanonical决定用于范围类型的排序顺序；若元素类型是不可排序的，则rngsubopc决定用于范围类型的排序顺序；若元素类

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String 特征类型 1.CONTINUOUS--连续型 2.DISCRETE--离散型 3.MULTIHOT--multihot型 field_size Integer 只有离散类型特征支持该属性，表示离散特征取值范围 请求示例 获取数据集详情 get https://x.x.x.x

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