存储过程 存储过程 数据类型 数据类型转换 声明语法 基本语句 动态语句 控制语句 事务语句 其他语句 游标 高级包 Retry管理 调试

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存储过程 商业规则和业务逻辑可以通过程序存储在 GaussDB 中，这个程序就是存储过程。 存储过程是SQL、PL/SQL和Java语句的组合。存储过程使执行商业规则的代码可以从应用程序中移动到数据库。从而，代码存储一次能够被多个程序使用。 存储过程的创建及调用办法请参考CREATE

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务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算； 支持控制流和数据流的分离，用户无需关心计算任务拆解和组合过程，采用有向无环图DA

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稳定性和可靠性，在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16：用于深度学习训练和推理过程中，可以加速计算并减少内存的占用，对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难，导致数值的精度损失。 综上所述，BF16因其与FP32相似

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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上报采集过程 功能介绍 采集过程上报。 URI URI格式 POST /softcomai/datalake/collection/v1.0/report/process 参数说明 无。 请求 请求样例 POST https://ip:port/softcomai/datalake/collection/v1

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确认是否需要优化私有镜像。 具体操作请参见确认是否需要优化私有镜像。 请根据虚拟化类型选择对应的优化操作，不同的虚拟化类型优化过程略有不同。 私有镜像优化过程 为了成功安装原生的XEN和KVM驱动，需要先卸载 弹性云服务器 操作系统中安装的PV Driver。 具体操作请参见在Linux系统中卸载PV

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存储过程 存储过程 数据类型 数据类型转换 数组，集合和record 声明语法 基本语句 动态语句 控制语句 事务管理 其他语句 游标 高级包 Retry管理 调试 package

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存储过程 存储过程 数据类型 数据类型转换 数组、集合和record 声明语法 基本语句 动态语句 控制语句 事务管理 其他语句 游标 高级包 Retry管理 调试 package 失效重编译

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存储过程 商业规则和业务逻辑可以通过程序存储在GaussDB中，这个程序就是存储过程。 存储过程是SQL、PL/SQL、Java语句的组合。存储过程使执行商业规则的代码可以从应用程序中移动到数据库。从而，代码存储一次能够被多个程序使用。 存储过程的创建及调用办法请参考CREATE

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过多屏互动能力提升学生小组协作、深度学习的能力，帮助老师开展创新教学模式。依靠常态化录播能力实现课堂的常态化录制、资源库建设、AI课情分析，辅助教师教学。通过智能物联管控能力帮助管理者减轻教室设备管理运维的压力，通过数据采集及分析能力实现教学过程的全监控，保障教学质量。 智慧教室解决方案整体业务架构如下图所示：

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稳定性和可靠性，在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16：用于深度学习训练和推理过程中，可以加速计算并减少内存的占用，对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难，导致数值的精度损失。 综上所述，BF16因其与FP32相似

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稳定性和可靠性，在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16：用于深度学习训练和推理过程中，可以加速计算并减少内存的占用，对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难，导致数值的精度损失。 综上所述，BF16因其与FP32相似

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ModelArts Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力，负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施，减轻用户的负担，为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练，用户可以专注于开发、训练和微调模型。

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不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而指导学习算法的方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略

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各高校软件工程专业在专业建设升级改造过程中，往往面临着以下挑战： 需要结合新工科理念改造升级传统软件工程专业； 将新兴技术融入人才培养与专业建设过程中； 产业项目实训案例不足； 教师缺乏真实产业项目的工程实践经验，不能独立带学生做真实企业项目； 学生学习兴趣不高，动手意愿不足； 学生的学习情况要有数据记录、可评价。

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题： 产品介绍

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