开启智能冷存储需要日志存储时间大于7天。 标准存储层数据保存时间 开启智能冷存储后，需要设置标准存储层数据的保存时间。 标准存储数据至少需保存7天才能转换为智能冷存储层数据，当保存时间大于标准层数据保存时间，且小于日志存储时间时，数据将自动转换为智能冷存储层数据存储。 标签 按照业务需求对不同的

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以NB-IoT场景为例，NB-IoT设备和物联网平台之间采用CoAP协议通讯，CoAP消息的payload为应用层数据，应用层数据的格式由设备自行定义。由于NB-IoT设备一般对省电要求较高，所以应用层数据一般不采用流行的JSON格式，而是采用二进制格式。但是，物联网平台与应用侧使用JSON格式进

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pore+Cuda11.X，这样基础镜像就会很大，同样的操作最终目的镜像就很大。 此外下面举出几种常见的减少镜像大小的方式。 减少目的镜像层数 举例：假设需要安装两个pip包six，numpy，将安装放到同一层，而不是放到不同层： 正确方式： RUN pip install six

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行”。NB-IoT设备和物联网平台之间采用CoAP协议通讯，CoAP消息的payload为应用层数据，应用层数据的格式由设备自行定义。由于NB-IoT设备一般对省电要求较高，所以应用层数据一般不采用流行的JSON格式，而是采用二进制格式。但是，物联网平台与应用侧使用JSON格式进

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欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。

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Wiki编辑器内单附件大小（MB） 最大单附件大小为50MB。 Wiki最大同时打开的文档编辑页面数（个） 同时编辑的文档数最大为10个。 文件库最大目录层数（个） 文件库最大层数为10个。 文件库最大单文件大小（MB） 文件库导入的最大单文件大小为1024MB。 文件库一次最大上传文件数目（个） 最大为20个。

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/直辖市。 图13 自定义围栏数据 热力图层数据：热力图层数据桥接器/数据集，根据省/直辖市数值大小，热力图层颜色深浅不一。 柱状图层数据：柱状图层数据桥接器/数据集，根据省/直辖市数值大小，柱子颜色、高度不一。 标签图层数据：标签图层数据桥接器/数据集，以标签形式展示省/直辖市具体数据。

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/直辖市。 图13 自定义围栏数据 热力图层数据：热力图层数据桥接器/数据集，根据省/直辖市数值大小，热力图层颜色深浅不一。 柱状图层数据：柱状图层数据桥接器/数据集，根据省/直辖市数值大小，柱子颜色、高度不一。 标签图层数据：标签图层数据桥接器/数据集，以标签形式展示省/直辖市具体数据。

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原有的数据集从镜像中删除，最终镜像会变小吗？ 不会，反而会变大。因为Docker镜像的层原因，当前的镜像是基于原来的镜像制作，而原来的镜像层数是无法改变的，层不变的情况下，大小是不变的，卸载包或者删除数据集，会新增镜像层，镜像反而会变大，这和传统概念的存储不一样。 父主题： FAQ

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表数据重载 DDM跨region容灾场景下，通过 数据复制服务 （DRS）进行存储层数据迁移，迁移完成之后，目标DDM无法感知逻辑表信息所在位置，所以需要在目标DDM主动下发“表数据重载”，重新加载信息，跟分片建立联系。 操作步骤 登录 分布式数据库 中间件控制台。 在“实例管理”页面，选择目标实例。

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传递到底层数据库或者文件系统进行处理。查询下推能带来以下好处： 提升整体的查询性能。 减少HetuEngine和数据源之间的网络流量。 减少远端数据源的负载。 HetuEngine对查询下推的具体支持情况，依赖于具体的Connector，以及Connector相关的底层数据源或存储系统。

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运行训练代码，出现dead kernel，并导致实例崩溃 在Notebook实例中运行训练代码，如果数据量太大或者训练层数太多，亦或者其他原因，导致出现“内存不够”问题，最终导致该容器实例崩溃。 出现此问题后，系统将自动重启Notebook，来修复实例崩溃的问题。此时只是解决了崩

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运行训练代码，出现dead kernel，并导致实例崩溃 在Notebook实例中运行训练代码，如果数据量太大或者训练层数太多，亦或者其他原因，导致出现“内存不够”问题，最终导致该容器实例崩溃。 出现此问题后，系统将自动重启Notebook，来修复实例崩溃的问题。此时只是解决了崩

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directed 否 是否考虑边的方向。 Boolean true或false false n 否 路径个数。 Integer 1~100 10 k 否 层数。 Integer 1~10 5 表2 response_data参数说明 参数 类型 说明 paths List source节点和target节点之间的路径，格式：

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分布式环境的数据布局 技术背景 为了解决PB级海量数据的高性能查询和数据导入，DWS采用了两层数据布局机制来利用并发度提高性能：第一层，用户可在创建表时指定数据分布策略（Hash分布、复制分布），数据写入系统时根据对应的分布策略确定存储在哪一个节点上。第二层，节点内部数据进一步通过分区规则进行细分。

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can be found in dn log of %s." SQLSTATE: 22000 错误原因：HDFS表导入将上层的数据填充到底层数据流buffer过程失败。 解决办法：在对应DN日志中查看具体原因信息。 GAUSS-04717: "Error occurs while

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user_id text - 执行该查询的数据库用户。 table_name text - OBS外表的表名。 file_type text - 底层数据保存的文件格式。 time_stamp time_stam - 扫描操作开始的时间。 actual_time double - 扫描操作执行时间，单位为秒。

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查询分析设置 数据 分类数据对应的数值。 第一层数据 类目 分类数据。 展示数量 显示分类数据的个数。 排序方式 升序或降序。 其余归为其他 开启后，除了展示的数据，其余归为其他方式展示。 添加分层 单击添加分层，设置第二层数据，每层数据包括类目、展示数量、排序方式、其余归为其他。

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user_id text - 执行该查询的数据库用户。 table_name text - OBS外表的表名。 file_type text - 底层数据保存的文件格式。 time_stamp timestamp with time zone - 扫描操作开始的时间。 actual_time

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- directed 否 是否考虑边的方向 Bool true或false false n 否 路径个数 Int 1~100 10 k 否 层数 Int 1~10 5 示例 输入参数source=Lee，target=Alice，n=10，k=5，directed=false，计算

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镜像保存本质是通过在资源集群节点上的agent中进行了docker commit，再配合一系列自动化操作来上传和更新管理数据等。每次Commit都会带来额外的一些开销，层数越多镜像越大，如果多次保存后就会有存储显示没那么大，但是镜像已经很大了。镜像超大会导致加载的各种问题，所以这里做了限制。这种场景下，建议找到原始镜像重新构建环境进行保存。

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