50 51 52 --获取将DOC2树中的节点root2_node，并将其复制并挂载到DOC树中。 DECLARE doc dbe_xmldom.domdocument; doc2 dbe_xmldom.domdocument; doc_node dbe_xmldom

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current = [doc] length = len(doc) else: current.append(doc) length = length + len(doc) if current:

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搜索范围，定义搜索索引中的信息子集，默认文档库 doc：文档知识，使用query2doc模型 faq：FAQ，常见问答集，使用query2query模型 web：网络来源，来自于web搜索引擎 缺省值：doc 最小长度：1 最大长度：16 枚举值： doc faq web 响应参数 状态码：

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Document doc = new Document(); doc.append("key", "value"); doc.append("username", "jack"); doc.append("age"

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vector_api.similarity_search(query, 4) # 摘要 doc_skill = DocSummaryStuffSkill(LLMs.of("pangu")) print(doc_skill.execute({"documents": docs})) Ref

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vector_api.similarity_search(query, 4) # 问答 doc_skill = DocAskStuffSkill(LLMs.of("pangu")) print(doc_skill.execute({"documents": docs, "question":

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buffer); l_doc := dbe_xmlparser.getdocument(l_parser); -- l_parser解析字符串，通过GETDOCUMENT获取domdocument节点。 dbe_xmldom.writetobuffer(l_doc, buffer2);

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PARSEBUFFER(l_parser, buffer); l_doc := dbe_xmlparser.getdocument(l_parser); --将l_doc中的内容打印出来 dbe_xmldom.writetobuffer(l_doc, buffer2); RAISE NOTICE

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Document doc = new Document(); doc.append("key", "value"); doc.append("username", "jack"); doc.append("age"

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PARSEBUFFER(l_parser, buffer); l_doc := dbe_xmlparser.getdocument(l_parser); --将l_doc中的内容打印出来 dbe_xmldom.writetobuffer(l_doc, buffer2); RAISE NOTICE

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buffer); l_doc := dbe_xmlparser.getdocument(l_parser); -- l_parser解析字符串，通过GETDOCUMENT获取domdocument节点 dbe_xmldom.writetobuffer(l_doc, buffer2);

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sdk.doc.split.css.iam.domain= # sdk.doc.split.css.iam.user= # sdk.doc.split.css.iam.password= # sdk.doc.split.css.iam.project= # sdk.doc.split

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"doc_count_error_upper_bound" : 0, "sum_other_doc_count" : 0, "buckets" : [ { "key" : "S", "doc_count"

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已有CCE集群，示例：cce-demo； CCE集群中已创建无状态工作负载，示例：deployment-doc； CCE集群中已创建服务，示例：service-doc； CCE集群中已创建路由，示例：ingress-doc； CCE集群中已安装nginx-ingress插件。 操作流程 图2 操作流程示意图

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split_api = DocSplits.of("pangu-doc", split_config) 文档解析 doc_list = split_api.load() for doc in doc_list: print(doc.page_content) 向量库 向量库用于向量数据存储，提供向量数据检索能力。

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提取文档类型为WORD的testMarked.doc文件的暗水印。 通过form表单提交请求，其中file为具体文件 POST /v1/{project_id}/sdg/doc/watermark/extract { "file" : "testMarked.doc", "doc_type" : "WORD"

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总分的计算公式为“new_score = query_score * (vote * factor)”，执行的命令如下： GET /mall/_doc/_search?pretty { "query":{ "function_score":{ "query":{

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from pangukitsappdev.skill.doc.summary import DocSummaryMapReduceSkill # 加载原始内容， 需根据文件源自行实现读取步骤 # 以word文件为例，需安装docx库 doc = docx.Document(r'报告.docx')

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最长可选择连续的180天。 报表类型 选择运维报表需呈现统计数据类型。 文件格式 选择报表的文件格式，仅可选择一种格式。 默认导出DOC文件格式。 可选择PDF、DOC、XLS、HTML格式。 单击“确定”，立即导出运维报表。 自动发送 登录 堡垒机 系统。 选择“审计 > 运维报表”，进入系统报表查看页面。

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最长可选择连续的180天。 报表类型 选择报表需呈现统计数据类型。 文件格式 选择报表的文件格式，仅可选择一种格式。 默认导出DOC文件格式。 可选择PDF、DOC、XLS、HTML格式。 单击“确定”，立即导出系统报表。 “消息中心”收到导出系统报表完成提醒，即可在邮箱收到系统报表文件。

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的type名字为_doc（这样可以在API方面向后兼容7.x）。在Elasticsearch 7.x中，include_type_name被设置为false，index API格式为PUT /{index}/_doc/{id}和POST {index}/_doc。 处理建议：返回

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