超分辨率转换

EPOCH 表示训练step迭代次数，根据实际需要修改。 SAVE_INTERVAL 10 表示训练间隔多少step，则会保存一次权重文件。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 CONVERT_MG2HF True 表示训练完成的权重文件会自动转换为Hugging

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EPOCH 表示训练step迭代次数，根据实际需要修改。 SAVE_INTERVAL 10 表示训练间隔多少step，则会保存一次权重文件。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 CONVERT_MG2HF True 表示训练完成的权重文件会自动转换为Hugging

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数据转换 重命名 对特征名称重命名。操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 数据转换 > 重命名”，界面新增“重命名”内容。 对应参数说明，如表1所示。 表1 参数说明 参数 参数说明 列筛选方式 特征列的筛选方式，有如下两种： 列选择 正则匹配 列名 单击

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数据转换 “数据转换”连接器用于数据流的格式转换，当前支持XML转JSON和JSON转XML。 配置参数 参数 说明 转换模式 选择数据转换的模式，可选择“XML转JSON”和“JSON转XML”。 内容 通过脚本编写需要转换的数据。 可通过变量的方式引用前序步骤中的数据，请参考引用变量。

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数据转换 “数据转换”连接器用于数据流的格式转换，当前支持XML转JSON和JSON转XML。 配置参数 参数 说明 转换模式 选择数据转换的模式，可选择“XML转JSON”和“JSON转XML”。 内容 通过脚本编写需要转换的数据。 可通过变量的方式引用前序步骤中的数据，请参考引用变量。

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分隔转换 概述 “分隔转换”算子，将已有字段的值按指定的分隔符分隔后生成新字段。 输入与输出 输入：需要分隔的字段 输出：分隔后的字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 输入字段名 被分隔的字段名，需填写上一个转换步骤生成的字段名。 string 是

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转换函数 cast转换函数 HetuEngine会将数字和字符值隐式转换成正确的类型。HetuEngine不会把字符和数字类型相互转换。例如，一个查询期望得到一个varchar类型的值，HetuEngine不会自动将bigint类型的值转换为varchar类型。 如果有必要，可以将值显式转换为指定类型。

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类型转换 概述 操作符 函数 值存储 UNION，CASE和相关构造

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类型转换 概述 操作符 函数 值存储 UNION，CASE和相关构造

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类型转换 概述 操作符 函数 值存储 UNION，CASE和相关构造

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类型转换 概述 操作符 函数 值存储 UNION，CASE和相关构造 父主题： SQL参考

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将字段或表达式的数值转换为八进制数。 ct_bin 将字段或表达式的数值转换为二进制数。 进制转换 bin2oct 将二进制数转换为八进制数。 bin2hex 将二进制数转换为十六进制字符串。 ct_int 使用ct_int函数将字段或表达式的值转换为整数。 函数格式 ct_int(value

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类型转换 概述 操作符 函数 值存储 UNION，CASE和相关构造 父主题： SQL参考

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样例 通过“ CS V文件输入”算子，生成三个字段A、B和C。 源文件如下图： 配置“拼接转换”算子，“分隔符”为空格，生成新字段D： 转换后，依次输出A、B、C和D，结果如下： 父主题： 转换算子

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分隔转换 概述 “分隔转换”算子，将已有字段的值按指定的分隔符分隔后生成新字段。 输入与输出 输入：需要分隔的字段 输出：分隔后的字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 输入字段名 被分隔的字段名，需填写上一个转换步骤生成的字段名。 string 是

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类型转换 概述 操作符 函数 值存储 UNION，CASE和相关构造 父主题： SQL参考

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类型转换 概述 操作符 函数 值存储 UNION，CASE和相关构造 父主题： SQL参考

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T全参微调数据处理章节先处理数据。 Step2 LoRA微调权重转换 LoRA微调训练前，需要先把训练权重文件转换为Megatron格式。 LoRA微调训练和SFT全参微调使用的是同一个HuggingFace权重文件转换为Megatron格式后的结果也是通用的。 如果在SFT微调

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HTTPS证书配置提交时提示“证书格式不对”，如何进行PEM证书格式转换？ HTTPS配置仅支持PEM格式的证书/私钥内容上传，针对不同的证书颁发机构，对证书内容的上传有不同的要求，格式要求请参见HTTPS证书要求。 如果您的证书格式不是PEM，请完成格式转换后再上传，可参考网络上的第三方证书格式转换工具。

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T全参微调数据处理章节先处理数据。 Step2 LoRA微调权重转换 LoRA微调训练前，需要先把训练权重文件转换为Megatron格式。 LoRA微调训练和SFT全参微调使用的是同一个HuggingFace权重文件，转换为Megatron格式后的结果也是通用的。 如果在SFT微

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Kafka消息格式 同步到Kafka集群中的数据以Avro、JSON和JSON-C格式存储。不同链路支持的数据格式可参考表1： 表1 支持的数据格式 数据流向 Avro JSON JSON-C MySQL->Kafka 支持 支持 支持 Oracle->Kafka 支持 支持 暂不支持

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