内容审核-文本服务开通步骤请参考开通服务步骤说明。 步骤二：配置自定义词库 文本内容审核服务可支持用户配置自定义白名单词库和自定义黑名单词库进行文本审核。 创建自定义白名单词库：在使用文本内容审核服务时，您在白名单词库配置的内容可以不被检测出。 具体操作步骤如下： 登录内容审核服务管理控制台，在左侧菜单栏中选择“设置>自定义词库”。

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授权码列举对象 功能说明 使用授权码查询桶内对象，返回对象列表将按照对象名以字典序排列。 命令结构 Windows操作系统 直接输入授权码 obsutil share-ls authorization_code [-ac=xxx] [-prefix=xxx] [-s] [-d] [-marker=xxx]

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Streaming样例程序（Python） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：SecurityKafkaWordCount。 当Streaming

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内容审核 -文本服务开通步骤请参考开通服务步骤说明。 步骤二：配置自定义词库 文本内容审核 服务可支持用户配置自定义白名单词库和自定义黑名单词库进行 文本审核 。 创建自定义白名单词库：在使用文本内容审核服务时，您在白名单词库配置的内容可以不被检测出。 具体操作步骤如下： 登录华为云，单击右上角的“控制台”，进入“管理控制台”界面。

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查询实景三维成果数据列表 功能介绍 查询实景三维成果数据列表。返回成果数据查询结果以更新时间倒序排列，支持根据以下条件查询： product_name：成果数据名称，模糊匹配。 product_id：成果数据ID，精确匹配。 offset：查询记录偏移量，设置忽略前面多少个记录，缺省值为0。

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Streaming样例程序（Java） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata.spark.examples

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下面代码片段在com.huawei.storm.example.common.SplitSentenceBolt类中，作用在于拆分每条语句为单个单词并发送。 /** * {@inheritDoc} */ @Override public void execute(Tuple

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storm.example.common包的“SplitSentenceBolt”类的“execute”方法中，作用在于拆分每条语句为单个单词并发送。 /** * {@inheritDoc} */ @Override public void execute(Tuple

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storm.example.common包的“SplitSentenceBolt”类的“execute”方法中，作用在于拆分每条语句为单个单词并发送。 /** * {@inheritDoc} */ @Override public void execute(Tuple

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请求对象：设置请求的对象，即API请求的输入参数。 返回对象：请求发送后，您会收到的响应，如状态码。 路径：添加API的路径，格式为变量放到“{}”中，单词用“_”连接，非变量单词用“-”连接。 描述：自定义API的描述信息，按需进行设置。 设置完成后，单击“保存”。 父主题： AstroPro学堂

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“命令名称”：建议采用全大写形式，单词间用下划线连接的命名方式，如DISCOVERY，CHANGE_STATUS。 “下发参数”：单击“新增输入参数”，在弹出窗口中配置下发命令字段的各项参数，然后“确定”。 参数 说明 参数名称 建议采用第一个单词首字母小写，其余单词的首字母大写的命名方式，比如valueChange

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Java样例代码 功能介绍 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata.spark.examples

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法思想，将滑动窗口内的共现词汇对儿当做相连接的节点构建网络，计算节点的价值（即单词的重要性）并排序，数值高的单词即为该文本的关键词。 TextRank公式如下，其中V_i、V_j为网络中的节点（即单词），In(V_i)表示节点V_i的所有入点，Out(V_j)表示节点V_j的全部

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inputPath) #每一行数据按照空格拆分 得到一个个单词 words = lines.flatMap(lambda line:line.split(" "),True) #将每个单词 组装成一个tuple 计数1 pairWords = words

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Index）通用倒排索引。设计为处理索引项为组合值的情况，查询时需要通过索引搜索出出现在组合值中的特定元素值。例如，文档是由多个单词组成，需要查询出文档中包含的特定单词。 使用item表示索引的组合值，key表示一个元素值。GIN用来存储和搜索key，而不是item。 GIN索引存储一系列（key，posting

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排列方向“列” 水平排列方式属性，决定了容器主轴方向排列方式。当容器排列方向为“行”时，水平排列方式属性作用于水平方向。当容器排列方向为“列”时，水平排列方式属性作用于垂直方向。排列方向为行时起点为左，水平对齐方式选择“中间对齐”和“终点对齐”时，如图8、图9所示。 图8 水平对齐方式选择“中间对齐”

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Streaming样例程序开发思路 场景说明 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 数据规划 StructuredStreaming样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafka权限用户）。

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场景说明 场景说明 假定某个业务Kafka每1秒就会收到1个单词记录。 基于某些业务要求，开发的Spark应用程序实现如下功能： 实时累加计算每个单词的记录总数。 “log1.txt”示例文件： LiuYang YuanJing GuoYijun CaiXuyu Liyuan FangBo

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[1, 32768](5) 表示待搜索的倒排列表的数量，超过倒排列表总数时执行全表搜索。 gsivfflat_secondary_probes 会话级（session） [1, 32768](5) 表示待搜索的二级倒排列表的数量，超过二级倒排列表总数时执行全表搜索。 enable_vectordb

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列举桶 功能说明 获取桶列表，查询到的桶列表将以桶名字典序排列。 命令结构 Windows操作系统 obsutil ls [-s] [-du] [-sc] [-j=1] [-limit=1] [-format=default] [-config=xxx] [-e=xxx] [-i=xxx]

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-------------------- 'Fat' 'Rats' 'The' (1 row) 但是对于英文全文检索应用来说，上面的单词会被认为非规范化的，所以需要通过to_tsvector函数对这些单词进行规范化处理： 1 2 3 4 5 SELECT to_tsvector('english', 'The

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