。 "BAYESNET"：只创建智能统计信息。 "MCV"：只创建传统统计信息。 "ALL"：同时创建传统统计信息和智能统计信息。 默认值："BAYESNET" ai_stats_cache_limit 参数说明：该参数用于指定在enable_ai_stats为on状态下最多缓存的模型数量。

查看更多 →

rpname | node_group | session_cnt | global_wait | fast_run | fast_wait | slow_run | slow_wait | est_mem --------------+--------------+---

查看更多 →

什么是园区智能体 园区智能体（CampusGo）面向商住园区、工业园区、文体场馆、城市治理和智慧工地等场景，基于华为云人工智能和大数据的技术优势，实现泛园区场景的智慧化管理，提供基于AI的事件智能感知和分析能力，助力业务闭环，使生产生活更加便捷和高效。 方案架构 园区智能体通过对泛

查看更多 →

"cpu_image_url": "aip/pytorch_1_8:train", "gpu_image_url": "aip/pytorch_1_8:train", "image_version":

查看更多 →

查询并导出课程学习记录 前提条件 用户具有“查询课程记录”权限 操作步骤： 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->学习记录”，查询课程学习记录 点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出，筛选说明如下表： 图1 课程记录查询条件 表1 “课程学习记录”筛选项

查看更多 →

联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题： 计算节点API

查看更多 →

创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

查看更多 →

在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

查看更多 →

louvain算法（louvain）(2.2.1) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 convergence 否 收敛精度。 Double 0~1，不包括0和1。 0.00001 max_iterations 否 最大迭代次数。 Integer

查看更多 →

AI资产 资产 订购方法 使用场景 提供的功能 如何使用 AI智能体验馆 请参见如何订购&部署资产。 资产使用场景、提供的功能以及如何使用请参见AI智能体验馆。 父主题： 核心资产说明

查看更多 →

AI资产 AI智能体验馆 父主题： 资产说明

查看更多 →

sidewalk: bool = [true, false] main_speed: speed = 60kph road_length: length = [550m, 600m] straight_1: straight with: keep(it.lane_width

查看更多 →

TABLE customer_address; 修改explain_perf_mode为normal： 1 SET explain_perf_mode=normal; 显示表简单查询的执行计划： 1 EXPLAIN SELECT * FROM customer_address_p1;

查看更多 →

TRUE（缺省值）：显示CPU的使用情况。 FALSE：不显示。 DETAIL boolean 打印DN上的信息。 取值范围： TRUE（缺省值）：打印DN的信息。 FALSE：不打印。 8.2.1及以上集群版本支持explain打开Detail开关时，执行计划中会显示倾斜值比对耗时。 NODES

查看更多 →

EXPLAIN 语法 EXPLAIN [ ( option [, ...] ) ] statement 其中选项可以是以下选项之一： FORMAT { TEXT | GRAPHVIZ | JSON } TYPE { LOG ICAL | DISTRIBUTED | VALIDATE

查看更多 →

AI Watchdog ai_watchdog_monitor_status ai_watchdog_detection_warnings ai_watchdog_parameters ai_watchdog_ftask_status 父主题： DBE_PERF Schema

查看更多 →

AI特性 enable_hypo_index 参数说明：该参数控制数据库的优化器进行EXPLAIN时是否考虑创建的虚拟索引。通过对特定的查询语句执行explain，用户可根据优化器给出的执行计划评估该索引是否能够提升该查询语句的执行效率。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表2中对应设置方法进行设置。

查看更多 →

AI Watchdog ai_watchdog_monitor_status ai_watchdog_detection_warnings ai_watchdog_parameters 父主题： DBE_PERF Schema

查看更多 →

int 资源池引用作业数，作业经过资源池不管是否管控都会计数 fast_run int 资源池快车道运行作业数 fast_wait int 资源池快车道排队作业数 slow_run int 资源池慢车道运行作业数 slow_wait int 资源池慢车道排队作业数 父主题： 系统视图

查看更多 →

资源池引用作业数，作业经过资源池不管是否管控都会计数。 fast_run int 资源池快车道运行作业数。 fast_wait int 资源池快车道排队作业数。 slow_run int 资源池慢车道运行作业数。 slow_wait int 资源池慢车道排队作业数。 父主题： 系统视图

查看更多 →

、合理，有助于提高管制策略的有效性和针对性。 闭环管理与自主学习机制：国蓝中天实现了污染摸排流程化反馈数据的闭环管理与自主学习。这种机制使得管制系统能够不断学习和优化，进一步提高污染管治的有效性。通过持续的数据反馈和学习，系统能够不断完善自身，适应不断变化的污染状况。

查看更多 →