拖拽上传 OBS Browser+提供强大的拖拽上传功能，您可以将本地的一个或多个文件或者文件夹拖拽到对象存储的对象列表或者并行文件系统的对象列表中；同时您也可以将文件或文件夹拖拽到指定的目录上，这样可以上传到指定的目录中。拖拽上传可以轻松便捷地帮你把本地文件上传到OBS中。 父主题：

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选择“视频配置”页签。 单击“视频拖拽”的“编辑”按钮，打开开关。 图1 配置视频拖拽 （可选）开启FLV按时间拖拽。 打开“FLV时间拖拽”开关，即可支持按时间拖拽播放FLV格式视频。 如果您开启了“flv时间拖拽”配置后，关闭了“视频拖拽”开关，则“flv时间拖拽”配置不生效。 （可选）自定义配置视频拖拽的开始和结束参数。

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拖拽组件 操作场景 在画布区域中，选中一个组件或多个组件（按住Ctrl键可选择多个组件），按住鼠标左键可进行拖拽。 操作步骤 参考登录AstroCanvas界面中操作，登录AstroCanvas界面。 在页面编辑模式下，选中一个或多个组件，按住鼠标左键拖拽到对应位置。 图1 拖拽组件

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拖拽组件 操作场景 在画布区域中，选中一个组件或多个组件（按住Ctrl键可选择多个组件），按住鼠标左键可进行拖拽。 操作步骤 参考如何登录AstroCanvas中操作，登录AstroCanvas界面。 在页面编辑模式下，选中一个或多个组件，按住鼠标左键拖拽到对应位置。 图1 拖拽组件

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只对数据集转成的数组的某个区间内元素化散点图，end_index表示结束位置 x_axis_column_name - 散点图x轴的列名 y_axis_columns_str - 散点图y轴的某些列，y_axis_columns_str表示用列名逗号隔开的字符串 figure_length

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\"aggs\":[],\"params\":{\"axis_formatter\":\"number\",\"axis_max\":\"\",\"axis_min\":\"\",\"axis_position\":\"left\",\"axis_scale\":\"normal\",\"

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在指定轴上对输入的多个Tensor进行重新连接。输入raw_tensors为多个Tensor，数据类型相同。如果raw_tensors[i].shape = [D0, D1, ... Daxis(i), ...Dn]，沿着轴axis连接后的结果的shape为：[D0, D1, ... Raxis, ...Dn]。其中：Raxis = su

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Description x length yes position on the x-axis y length yes position on the y-axis z length yes position on the z-axis 代码样例 my_position: position_3d with:

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keyTitle: { zh_CN: "X轴数据", en_US: "X axis Data" } 标题，需要国际化。 limitNumber String 否 type: '1' 拖拽字段个数限制。 1：只能拖拽一个字段。 1+：可以拖拽多个字段。 required Boolean 否 required:

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keyTitle: { zh_CN: "X轴数据", en_US: "X axis Data" } 标题，需要国际化。 limitNumber String 否 type: '1' 拖拽字段个数限制。 1：只能拖拽一个字段。 1+：可以拖拽多个字段。 required Boolean 否 required:

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其他维度上的值要一致 axis：0-D tensor，类型：int32，指定要拼接的维度，范围在[-rank（values），rank（values）]；python中，索引以0开始，axis为正值时，表示对第axis维拼接；axis为负值时，对第axis+rank（values）维拼接

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在指定轴上对输入的多个Tensor进行重新连接。输入raw_tensors为多个Tensor，数据类型相同。如果raw_tensors[i].shape = [D0, D1, ... Daxis(i), ...Dn]，沿着轴axis连接后的结果的shape为：[D0, D1, ... Raxis, ...Dn]。其中：Raxis = su

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（top_size与bottom_size必须不一致，且不为1；当axis=-1时，输入的dim必须等于4） 【参数】 axis：可选，类型：int32，默认为1 end_axis：可选，类型：int32，默认为-1 【约束】 axis必须小于end axis 【量化工具支持】 是 14 FullConnection

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按某个轴求和，进行降维，支持的类型：float16、float32。int8、uint8、int32类型会被转换为float16。该接口在reduction_compute.py中定义。raw_tensor：输入tensor，tvm.tensor类型axis：做reduce操作的轴，取值范围：[-d,d-1]，其中d是raw_tensor

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对于caffe框架，当算子的输入维度不是4时，如果存在axis参数，不能使用负数 父主题： 算子边界

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对于caffe框架，当算子的输入维度不是4时，如果存在axis参数，不能使用负数 父主题： 算子边界

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按某个轴求最小值，进行降维，支持的类型：float16。int8、uint8、int32、float32类型会被转换为float16。该接口在reduction_compute.py中定义。raw_tensor：输入tensor，tvm.tensor类型。axis：做reduce操作的轴，取值范围：[-d,d-1]，其中d是raw_ten

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keyName: 'dataX', keyTitle: { zh_CN: 'X轴数据', en_US: 'X axis Data' }, limitNumber: '1', type: 'category'

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按某个轴求最大值，进行降维，支持的类型：float16。int8、uint8、int32、float32类型会被转换为float16。该接口在reduction_compute.py中定义。raw_tensor：输入tensor，tvm.tensor类型。axis：做reduce操作的轴，取值范围：[-d,d-1]，其中d是raw_ten

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keyName: 'dataX', keyTitle: { zh_CN: 'X轴数据', en_US: 'X axis Data' }, limitNumber: '1', type: 'category'

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按某个轴求和，进行降维，支持的类型：float16、float32。int8、uint8、int32类型会被转换为float16。该接口在reduction_compute.py中定义。raw_tensor：输入tensor，tvm.tensor类型axis：做reduce操作的轴，取值范围：[-d,d-1]，其中d是raw_tensor

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