OpenGL 4.5 Vulkan 1.0 支持CUDA和OpenCL。 支持NVIDIA T4 GPU卡，显存为16 GB。 实例可虚拟化分片： 计算性能为NVIDIA Tesla T4的1/8、1/4和1/2 显存为2 GB、4 GB和8 GB 支持图形加速应用。 支持CPU重载推理应用。

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REAL DOUBLE 双精度浮点数，15到17个有效位，具体取决于使用场景，有效位位数并不取决于小数点位置 64位 4.94065645841246544e-324 ~1.79769313486231570e+308，正或负 DOUBLE FLOAT 单精度浮点数，6到9个有效位

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IoTDB支持的数据类型和编码 IoTDB支持如下几种数据类型和编码方式，参见表1。 表1 IoTDB支持的数据类型和编码 类型 说明 支持的编码 BOOLEAN 布尔值 PLAIN、RLE INT32 整型 PLAIN、RLE、TS_2DIFF、GORILLA、FREQ、ZIGZAG

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T类型在导出时，只写外表和HIVE的建表类型也最好采用SMALLINT类型。 GaussDB (DWS)外表的日期和时间类型，不支持时区定义，HIVE不支持时区定义。 HIVE中DATA类型只有日期，没有时间，GaussDB(DWS)的DATA类型包含日期和时间。 GaussDB(

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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日期/时间类型 timestamp with time zone 日期和时间，带时区。 8 timestamp without time zone 日期和时间。 8 date Oracle兼容模式下记录日期和时间；其他兼容模式下，记录日期。 Oracle兼容模式下，占存储空间8字节；其他兼容模式下，占存储空间4字节。

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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日期/时间类型 timestamp with time zone 日期和时间，带时区。 8 timestamp without time zone 日期和时间。 8 date Oracle兼容模式下记录日期和时间；其他兼容模式下，记录日期。 Oracle兼容模式下，占存储空间8字节；其他兼容模式下，占存储空间4字节。

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INTEGER、BINARY_INTEGER INTEGER INT 8字节整数 BIGINT BIGINT BIGINT 单精度浮点数 FLOAT4 、REAL FLOAT4、REAL FLOAT 双精度浮点型 DOUBLE PRECISION、FLOAT8、BINARY_DOUBLE DOUBLE P

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即TIMETZ，一天中的时间（不带日期），带有时区 TIMESTAMP(M) TMESTAMP 包括日期和时间，无时区 TIMESTAMP(M) WITH TIME ZONE TMESTAMPTZ 即TMESTAMPTZ，包括日期和时间，带有时区 INTERVAL INTERVAL 时间间隔 二进制 BYTEA

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超过了长度指定数，那么这个STRING会被自动缩短。和STRING类型一样，VARCHAR末尾的空格数是有意义的，会影响比较结果。 DLI 中实际存储为STRING类型。 DATE DATE类型只能和DATE、TIMESTAMP和STRING进行显式转换（cast），具体如表2所示。

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23372036854775807】 浮点类型 Float32 单精度浮点数 同C语言Float类型，单精度浮点数在机内占4个字节，用32位二进制描述。 Float64 双精度浮点数 同C语言Double类型，双精度浮点数在机内占8个字节，用64位二进制描述。 Decimal类型

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INTEGER、BINARY_INTEGER INTEGER INT 8字节整数 BIGINT BIGINT BIGINT 单精度浮点数 FLOAT4 、REAL FLOAT4、REAL FLOAT 双精度浮点型 DOUBLE PRECISION、FLOAT8、BINARY_DOUBLE DOUBLE P

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精度函数 HLL（HyperLogLog）主要存在三种模式Explicit，Sparse，Full。当数据规模比较小的时候会使用Explicit模式和Sparse模式， 这两种模式在计算结果上基本上没有误差。 随着distinct值越来越多，就会转换成Full模式，但结果也会存在

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精度校验 转换模型后执行推理前，可以使用benchmark工具对MindSpore Lite云侧推理模型进行基准测试。它不仅可以对MindSpore Lite云侧推理模型前向推理执行耗时进行定量分析（性能），还可以通过指定模型输出进行可对比的误差分析（精度）。 精度测试 benc

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数据精度 原始成本的数据精度和账单金额一致。 摊销成本需要按照四舍五入进行保留小数，因此摊销成本会存在微小的精度差异： 成本中心页面上展示的金额，均按照四舍五入规则，保留2位小数； 导出的成本明细数据，会根据成本数据的原始精度，保留8位小数。 需要进行分摊的数据包括： 包年/包月的订单金额。

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精度函数 HLL（HyperLogLog）主要存在三种模式Explicit，Sparse，Full。当数据规模比较小的时候会使用Explicit模式和Sparse模式， 这两种模式在计算结果上基本上没有误差。 随着distinct值越来越多，就会转换成Full模式，但结果也会存在

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向量数据类型包括floatvector和boolvector两种。 floatvector数据类型是指多维数据中含有的数据为float类型，例如[1.0,3.0,11.0,110.0,62.0,22.0,4.0]。 floatvector成员仅支持单精度。单精度范围 -3.402E+38~+3

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变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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向量数据类型包括floatvector和boolvector两种。 floatvector数据类型是指多维数据中含有的数据为float类型，例如[1.0,3.0,11.0,110.0,62.0,22.0,4.0]。 floatvector成员仅支持单精度。单精度范围 -3.402E+38~+3

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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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