ts_lexize('public.simple_dict','Yes'); ts_lexize ----------- {yes} (1 row) SELECT ts_lexize('public.simple_dict','The'); ts_lexize -----------

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对应region的endpoint } def infer(header_config, deploy_apipath, data_dict): body = json.dumps(data_dict) response = requests.post(deploy_apipath, headers=header_config

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假设同义词词典定义文件pg_dict.syn内容如下： 1 2 3 postgres pg pgsql pg postgresql pg 执行如下语句创建Synonym词典： 1 2 3 4 5 CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY pg_dict (

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filter dict False 过滤条件 order_by dict False 排序条件 返回值 EmbedData对象列表。 表3 EmbedData 键 值类型 描述 id str 唯一标识 document str 知识库内容 metadata dict 知识库元数据

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parquet.page-row-limit 20000 Parquet页面行数限制。 write.parquet.dict-size-bytes 2097152（2MB） Parquet字典页面大小。 write.target-file-size-bytes 536870912（512MB）

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密码字典文件中，以换行符作为密码的分隔符。如果密码字典中的某一项长度超出128字符，则该项记录无效。 说明： 更新密码字典步骤如下： 单击“下载密码字典”，下载系统现有的密码字典，根据需要修改密码字典。 单击，选择修改后的密码字典文件。 单击“上传”，更新密码字典。 转义密码中的特殊字符串，转义规则配置请参考帮助

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label_map_dict = {} label_dict = {} for idx, item in enumerate(label_array): label_map_dict[item] = idx label_dict[idx] =

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get_tools 参数说明 参数名称 参数类型 是否必选 参数描述 app_id str True 应用id body dict True 请求体 headers dict False 请求头 stream bool False 是否流式返回（需要应用本身支持） 返回值 应用返回。 父主题：

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enable_dict_plan 参数说明：控制优化器字典编码的总开关，即是否字典编码来加快group by、filter等查询速度。该参数仅8.3.0及以上集群支持。 参数类型：USERSET 取值范围：布尔型 on表示打开优化器字典总开关。 off表示关闭优化器字典总开关。 默认值：off

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设置指定列不生成字典，适用于数值复杂度高的列。系统默认为String类型的列做字典编码，但是如果字典值过多，会导致字典转换操作增加造成性能下降。 一般情况下，列的数值复杂度高于5万，可以被认定为高复杂度，则需要排除掉字典编码，该参数为可选参数。 说明： 在非字典列中，只支持String和Timestamp数据类型。

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在“实例信息”页面的“配置参数”页签下，根据准备工作中获取的源实例配置参数信息，修改配置参数。 添加数据字典配置。 在“实例信息”页面的“数据字典”页签下，根据准备工作中获取的源实例数据字典信息，添加数据字典配置。 具体创建字典的操作请参见创建数据字典。 父主题： 恢复/迁移集成资产

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PyTorch版reload ckpt PyTorch模型保存有两种方式。 仅保存模型参数 state_dict = model.state_dict() torch.save(state_dict, path) 保存整个Model（不推荐） torch.save(model, path)

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训练存储加速的代码样例（PyTorch版reload ckpt） PyTorch模型保存有两种方式。 仅保存模型参数 state_dict = model.state_dict() torch.save(state_dict, path) 保存整个Model（不推荐） torch.save(model, path)

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data_sources = dict() data_sources["type"] = 0 data_sources["path"] = "/obs-gaia-test/data/image/image-classification/" annotation_config = dict()

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课程内容涵盖前沿技术、数字化业务场景介绍、DICT技术在业务中的应用。 培训对象 政务、交通、电力等行业中推动/应用数字化转型的业务人员 培训内容 表1 数字化转型业务骨干培训课程清单 培训模块 培训课程 政务行业业务人员培训 DICT技术在政府应用的前沿趋势 智慧城市场景综合介绍

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san 字典数据类型 SAN 域名 version String 证书版本 organization 字典数据类型 公司、组织 organizational_unit 字典数据类型 部门 locality 字典数据类型 城市 state 字典数据类型 省份 country 字典数据类型

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时，支持配置扩展属性字典值。 选择新增的扩展属性，操作栏中单击“详情”，进入扩展属性详情页面。 图3 扩展属性详情 单击“新增”，根据需求新增属性字典值。扩展属性至少要有一个字典值。 字典值为必填项，长度不超过100个字符。 （可选）单击删除支持删除多余的字典值。单击“上移”、“下移”，支持字典值排序。

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使用使用python调用OCR API获取response中的具体内容时，如果需要对返回结果的response类型进行修改。可以使用 to_dict()、to_str() 进行格式转换，to_dict()是转换为json格式，to_str() 是转换为str格式。 图1 response示例 父主题： SDK使用类

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FGS.Environment 字段说明 表1 字段说明 属性 是否必选 参数类型 描述 variables 是 dict 环境变量 取值说明：用户自定义。dict类型 使用建议：参考FGS服务资料：https://support.huaweicloud.com/usermanu

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{english_stem},english_stem,{supernova}) (5 rows) ts_lexize(dict regdictionary, token text) 描述：测试一个数据字典。 返回类型：text[] 示例： 1 2 3 4 5 SELECT ts_lexize('english_stem'

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PyTorch版reload ckpt PyTorch模型保存有两种方式。 仅保存模型参数 state_dict = model.state_dict() torch.save(state_dict, path) 保存整个Model（不推荐） torch.save(model, path)

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