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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

特征画像的作用，就是对数据进行分析，把其中一些基本特征提取出来，如：周期性、离散度、时序规律、最值、采样频率等，计算KPI曲线特点（包括周期性、趋势性、噪声、离散性、随机性等）。根据计算的曲线特点，判断KPI的大类别（毛刺型、阶梯型、周期型、离散型、稀疏型、多模态型等）。这些类别，对应到后面的特征选择

查看更多 →

intType共有以下4种类型： 表1 PointType类型 类型 说明 POINT_TYPE_POINT 表示该子类指标的异常时间点是离散的时间点形式，在任何时刻都可能发生异常。 POINT_TYPE_REGION 表示该子类指标的异常时间点是区间形式，一旦在某个时刻开始发生

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

金融领域资产组合优化，对冲策略，风险管理 数值计算求解器 适用于以下场景： 流体仿真 电磁仿真 结构仿真 动力学仿真 高级计划与排程 适用于以下场景： 离散制造行业的生产计划与排程 流程制造行业的生产一体化排产 交通领域的运输计划与调度 二维切割 适用于以下切割场景： 家具板材切割 机械制造中的钢板、卷板等的切割

查看更多 →

表1 对象图元素介绍 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。 Collaboration 是对对象和链总体安排的一个描述，这些对象和链在上下文中通过互操作完成一个行为，例如一个用例或者操作。

查看更多 →

什么是数据血缘关系？ 大数据时代，数据爆发性增长，海量的、各种类型的数据在快速产生。这些庞大复杂的数据信息，通过联姻融合、转换变换、流转流通，又生成新的数据，汇聚成数据的海洋。 数据的产生、加工融合、流转流通，到最终消亡，数据之间自然会形成一种关系。我们借鉴人类社会中类似的一种关

查看更多 →

修改点位配置后，单击“下发”，将配置更新给边缘网关。 修改数据源配置，为了更清晰的看到点位缩放的效果，将数据源的配置进行修改，对点位MotorCurrent对应的数据源地址的值变换规则参数修改。将Min Value=0、MaxValue=30、Increment=1，即该点位的数据以0为起点，每秒增加1的频率上升，最大为30。

查看更多 →

设置“标签列”、“列名”、“特征列变换初始化方法”等参数，具体参数说明如表3所示。 表3 参数说明 参数 参数说明 标签列 响应变量，单击“”选择标签列，仅支持单列选择。 列名 预测变量，单击“”选择列名，支持多列选择。 特征列变换初始化方法 ACE分析时，特征列的初始化方式，支持如下特征列变换初始化方法：

查看更多 →

金融领域资产组合优化，对冲策略，风险管理 数值计算求解器 适用于以下场景： 流体仿真 电磁仿真 结构仿真 动力学仿真 高级计划与排程 适用于以下场景： 离散制造行业的生产计划与排程 流程制造行业的生产一体化排产 交通领域的运输计划与调度 二维切割 适用于以下切割场景： 家具板材切割 机械制造中的钢板、卷板等的切割

查看更多 →