面。 图1 添加成员 单击“创建用户”，依次创建三个用户“Maggie”、“Chris”、“Billy”。 返回CodeArts，刷新浏览器，重新单击项目成员列表上方“添加成员 > 从本企业导入用户”，勾选成员“Maggie”、“Chris”、“Billy”，单击“下一步”。 单

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Kubernetes默认调度器并不考虑Ps和Worker的这种逻辑关系，Ps和Worker是被随机调度的。如下图所示，2个TFJob（1个Ps + 2 Worker），使用默认调度器，有可能会出现（a）、（b）、（c）三种情况的任意一种情况，（c）才是最想要的调度结果。因为在(c)中，Ps和W

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基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

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基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

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个值时认为计算收敛，算法停止。 收敛精度（convergence）设置较大值时，迭代会较快停止。 注意事项 收敛精度（convergence）设置较大值时，迭代会较快停止。 示例 需要在图引擎编辑器的算法区内，选定该算法进行操作。具体操作详见使用算法分析图。 输入参数alpha=0

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游标选项的含义请参见DECLARE。 示例 声明用于查询的游标示例： EXEC SQL DECLARE C CURSOR FOR SELECT * FROM My_Table; EXEC SQL DECLARE C CURSOR FOR SELECT Item1 FROM T; EXEC SQL

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游标选项的含义请参见DECLARE。 示例 声明用于查询的游标示例： EXEC SQL DECLARE C CURSOR FOR SELECT * FROM My_Table; EXEC SQL DECLARE C CURSOR FOR SELECT Item1 FROM T; EXEC SQL

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list-4.txt 通过get_result函数，得到迭代执行命令。 job-a: commands_iter: command: echo ${1} ${2} vars_iter: - [A, B, C] - get_result( job-1

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连接数取值范围 集群 x86 通用型 2 4 dds.mongodb.s6.large.2.config 400 200-2000 增强型 2 4 dds.mongodb.c3.large.2.config 增强Ⅱ型 2 4 dds.mongodb.c6.large.2.config

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力来对云服务软件进行高质高效的管理。 开发插件 开发插件是一种软件应用程序，用于开发、编译、调试和部署软件。IDE通常包含代码编辑器、编译器、调试器和其他开发工具，以提供一个集成的开发环境，方便开发人员进行软件开发工作。 内建质量 内建质量指在产品或服务设计和开发过程中，将质量要

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卡方检验 F检验 信息增益 选择特征数 特征分析完成后按相关性大小展示的Top N特征数。 标签列是否为类别型 标签列设置后，该参数会根据标签列的类型自动判断是否为类别型，用户可使用默认值。 随机种子 “算法”为“信息增益”时设置，用以生成随机数。 排除特征列 执行包装法前需要排

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工业感知AI模型库 工业AI感知库的建设目标是利用3C电子检测设备的运行所累积的资料，建立人工智能的智能模型库，利用人工智能模型训练，不断地进行迭代，最后将其应用到3C的电子测试中，以提高整个3C相关产品的测试性能。 工业AI感知库采用了标准的体系结构，实现了多模式的串行整合，并实现了云计算的迅速发行。

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数字人升级迭代快，提升产品竞争力 口型精准：口型匹配度>95%，多语种无缝切换，泛化能力强。 表情自然：通过AI眼神矫正，矫正前后眼部ID一致，避免眼神不聚焦。 图像真实：智能重打光，背景融合更真实。 多种复杂场景建模：支持人物走动、侧身等训练，肢体动作更自然。 多语言泛化：一次母

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FROM t1 WHERE c1 = ? and c2 = 10; c1和c2列为索引列，后边可以是常量或者参数。 只支持简单UPDATE语句，例如： UPDATE t1 SET c3 = c3+? WHERE c1 = ? and c2 = 10; c3列修改的值可以是常量和参

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list-4.txt 通过get_result函数，得到迭代执行命令。 job-a: commands_iter: command: echo ${1} ${2} vars_iter: - [A, B, C] - get_result( job-1

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均值为0，方差为 Var(wi)=1/nin 的均匀分布（高斯或者随机分布）。其中 nin 是该神经元的输入数目。 优化器类型 grad：梯度下降算法 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 adam：自适应矩估计算法 结合AdaGrad和 RMS Prop

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择x86或arm。构建主机配置方法请参考构建环境配置。 构建加速包提供三种加速级别，请根据需要选择。 L1级别：对于C/C++的工程，典型的编译过程是CPU消耗型任务，编译效率受限于编译并发度，编译并发度受限于单机资源规格，传统的单机构建模式很难突破资源规格的瓶颈。L1级别通过分

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01_0009.html。 创建Tensorflow负载 登录云容器实例管理控制台。 创建GPU型命名空间，填写命名空间名称，设置好VPC和子网网段后，单击“创建”。 图1 GPU型命名空间 左侧导航栏中选择“工作负载 > 无状态（Deployment）”，在右侧页面中单击“镜像创建”。

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优化器方法配置 这些配置参数提供了影响查询优化器选择查询规划的原始方法。如果优化器为特定的查询选择的缺省规划并不是最优的，可以通过使用这些配置参数强制优化器选择一个不同的规划来临时解决这个问题。更好的方法包括调节优化器开销常量、手动运行ANALYZE、增加配置参数default_

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Live）客户端SDK的版本规划说明。 版本号说明 版本号格式为a.b.c，其中： a为主版本号：在版本架构重构的情况下更新。例如，在版本间接口存在兼容问题时会进行变更。 b为次版本号：正常迭代版本，如有新功能特性、接口新增或优化等，则该字段递增。 c补丁版本号：如有功能优化或缺陷修复时，则该字段递增。

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基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 若该参数通过执行gs_guc reload修改

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