本分类”和“声音分类”类型的数据集，支持从OBS目录导入数据。其他类型只支持Manifest文件导入数据集的方式。 Manifest文件：指数据集为Manifest文件格式，Manifest文件定义标注对象和标注内容的对应关系，且Manifest文件已上传至OBS中。Manife

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殊车辆时，上报特殊车辆的坐标及车牌信息。特殊车辆包括中巴、罐车、大货车和大客车。 边缘拥堵检测 该服务提供了道路拥堵指数统计功能。给定统计时间间隔，定时输出拥堵指数，告警拥堵事件。 边缘视频车辆 该服务对于给定的视频，能输出视频里的车辆信息，并能根据指定的区域，准确输出车牌信息。

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系统资源，且可能因请求过多而堵塞在 服务器 上无法恢复。 常见的重试间隔方式包括立即重试、固定时间重试、指数增加时间重试、随机时间重试等。 避免重试嵌套 重试嵌套可能导致重试时间被指数级放大。 记录重试异常并打印失败报告 在重试过程中，建议在WARN级别上打印重试错误日志，同时，仅在重试失败时打印异常信息。

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参数 说明 名称 数据标准名称，如身份证、工号等。 标记 用户自定义输入，为数据标准配置标记内容。 描述 数据标准的描述说明。 数据长度 指数据单元所占用的位数，例如身份证的长度为18位。 数据示例 输入数据示例，例如输入身份证示例为“610123xxxxxxxxxxxx”。 数据类型

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发现、灾后评估全流程能力。 表1 应用场景 业务场景 客户需求&痛点 灾前火险预测 评估要素单一：以气象预警为主：依据站点气象数据计算火险指数，划分火险等级， 关键可燃物信息严重不足 空间分辨率不足 灾时火点发现 地面监测覆盖率低 瞭望和视频监控监测范围有限，布设范围局限 地面监测建设安装与维护成本高

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因其数据恢复耗时较长，可恢复时间颗粒度较大，导致客户业务受损严重。 方案总览 PITR（Point-in-Time Recovery），是指数据库的“时间点恢复”功能。它是一种数据库恢复技术，通常用于恢复误删除的数据或者误操作导致损坏的数据，将其恢复到一个指定时间点的数据状态。

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数据层安全防护：数据库审计 应用层安全防护：应用防火墙WAF、网页防篡改、漏洞扫描 主机层安全防护：主机安全服务 安全管理系统：日志审计系统、云 堡垒机 、安全指数服务、安全态势感知 安全设计方案：如下图所示。 图4 安全设计方案 业务云上灾备设计 灾备设计要求：根据系统调研的灾备需求对其进行云化灾备设计，此部分需要根据客户需求进行匹配。

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。 数据容器 信息架构 包括一组数据集的逻辑集合或物理集合，可以是集群、数据库、Schema等。 数据集 信息架构 代表了数据的集合，通常指数据库中的表/视图、流处理系统中的流、 数据湖 系统中以文件或文件夹形式存在的数据集合等。 数据集字段 信息架构 数据集中的每一列的特定变量对应一个数据集字段。

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业务实现 APM提供应用体验管理能力，实时分析应用事务从用户请求、服务器到数据库，再到服务器、用户请求的完整过程，采用Apdex（应用性能指数）自动化打分，实时感知用户对应用的满意度，帮助您全面了解用户体验状况。对于用户体验差的事务，通过拓扑和调用链完成事务问题定位。 应用KPI

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求将处于阻塞状态。或者，当RPC或NameNode在重负载时，可以基于某些策略将一些明确定义的异常抛回给客户端，客户端将理解这种异常并进行指数回退，以此作为类RetryInvocationHandler的另一个实现。 false ipc.<port>.decay-scheduler

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求将处于阻塞状态。或者，当RPC或NameNode在重负载时，可以基于某些策略将一些明确定义的异常抛回给客户端，客户端将理解这种异常并进行指数回退，以此作为类RetryInvocationHandler的另一个实现。 false ipc.<port>.decay-scheduler

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的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。 从过去的经典AI，到今天人人谈论的大模型，自动驾驶，我们看到AI模型的参数及AI算力规模呈现出指数级的爆发增长，对存储基础设施也带来全新的挑战。 高吞吐的数据访问挑战：随着企业使用 GPU/NPU 越来越多，底层存储的 IO 已经跟不上

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getScanner(scan)) { // process Result instance } 不要关闭WAL WAL是Write-Ahead-Log的简称，是指数据在入库之前，首先会写入到日志文件中，借此来确保数据的安全性。 WAL功能默认是开启的，但是，在Put类中提供了关闭WAL功能的接口： public

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在“数据探索”中可被作为一种文件数据源使用。 O域 网络域数据，例如信令系统、拨测系统、话务网管、数据网管、传输网管、网优系统、综合资源。 P 批式数据 批式数据是指数据产生后在采集的时效性不高的情况下，大多以文件的形式进行传递，具有一次性、周期性的特点，一般走SFTP、HTTPS带附件等接口协议进行传输。

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.5倍）。 源数据库的DECFLOAT类型为十进制浮点数。对于DECFLOAT(16)，最小指数为-383，最大指数为384。对于DECFLOAT(34)，最小指数为-6143，最大指数为6144。考虑通用性使用，使用DRS迁移表结构时，DECFLOAT类型会转换为 GaussDB (DWS)的NUMERIC(65

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的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。 从过去的经典AI，到今天人人谈论的大模型，自动驾驶，我们看到AI模型的参数及AI算力规模呈现出指数级的爆发增长，对存储基础设施也带来全新的挑战。 高吞吐的数据访问挑战：随着企业使用 GPU/NPU 越来越多，底层存储的 IO 已经跟不上

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的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。 从过去的经典AI，到今天人人谈论的大模型，自动驾驶，我们看到AI模型的参数及AI算力规模呈现出指数级的爆发增长，对存储基础设施也带来全新的挑战。 高吞吐的数据访问挑战：随着企业使用 GPU/NPU 越来越多，底层存储的 IO 已经跟不上

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版本间用例高效复用，测试用例亿级容量管理。 商用 测试管理 3 全面高效的质量度量与评估 通过需求覆盖率、需求通过率、用例执行率、遗留缺陷指数等10+质量指标的自动化度量，实现软件质量可视化、可评估。 商用 测试度量和报告 4 内置IPD测试流程与实践 内置IPD测试验证流程的要

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致性和准确性的规范性约束，是对数据的名称、含义、结构、取值等信息的统一定义和规范，以达成对数据的业务理解、技术实现的一致。 数据标准管理是指数据标准的制定和实施的一系列活动，包括明确组织职责和制度规范、构建工具、制标和落标等。通过统一的数据标准制定和发布，结合制度约束、系统控制等

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名称，方便您快速识别和查找。 描述 填写任务的描述信息。 集成模式 选择数据集成的模式。 定时：指数据集成任务根据任务计划，在指定的时间执行任务，将源端数据集成到目标端。 实时：指数据集成任务不断检测源端数据的变更，并实时将新增的数据集成到目标端。 使用Kafka作为源端数据源时仅支持实时任务，此处选择“实时”。

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对传入值进行减法运算。 op_round 对传入值进行四舍五入操作。 数学计算 mat_ceil 对传入值进行向上取整操作。 mat_exp 以常数e为底的指数函数。 mat_fabs 计算传入值的绝对值。 mat_floor 对传入值进行向下取整操作。 mat_log 计算传入值的对数。 mat_log10

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