模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeple

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模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeple

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State Transfer，表征状态转移）网络上的所有事物都可被抽象为资源，每一个资源都有唯一的资源标识（resource identifier），对资源的操作不会改变这些标识，所有的操作都是无状态的，使用标准方法操作资源。 RESTful风格的服务接口需定义：操作名、URL、请求和响应消息体和响应状态码。

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本体是一种某个领域中抽象概念的集合，能够描述某个范围内一切事物的共有特征以及事物间的关系，比如“人”的概念以及与人相关的所有属性概念集合。 边 图数据模型中的边代表关系。如社交网络中的好友关系、电商交易网络中用户评分和购买行为、论文中作者之间的合作关系、文章之间的索引关系等。 变更 对

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。 编解码插件 用于将南向设备上报的私有数据解析成设备profile描述的并且IoT云平台能够识别和存储的数据，以及将北向应用下发的命令编码成南向设备能够识别的数据格式的一组函数组成的jar文件。简而言之就是南向设备和云平台之间的一个数据转换的程序。 AT指令 AT指令集是从终端设备（Terminal

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E-width：每个算子输出元组的估算宽度。 E-costs：每个算子估算的执行代价。 E-costs是优化器根据成本参数定义的单位来衡量的，习惯上以磁盘页面抓取为1个单位， 其它开销参数将参照它来设置。 每个节点的开销（E-costs值）包括它的所有子节点的开销。 开销只反映了优化器关心的东西，并没

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量的，习惯上以磁盘页面抓取为1个单位， 其它开销参数将参照它来设置。 每个节点的开销（E-costs值）包括它的所有子节点的开销。 开销只反映了优化器关心的东西，并没有把结果行传递给客户端的时间考虑进去。虽然这个时间可能在实际的总时间里占据相当重要的分量，但是被优化器忽略了，因为它无法通过修改规划来改变。

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量的，习惯上以磁盘页面抓取为1个单位，其他开销参数将参照它来设置。 每个节点的开销（E-costs值）包括它的所有子节点的开销。 开销只反映了优化器关心的问题，并没有把结果行传递给客户端的时间考虑进去。虽然这个时间可能在实际的总时间里占据相当重要的分量，但是被优化器忽略了，因为它无法通过修改规划来改变。

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产品术语 D DB 数据库（Database） E EDCM 边缘数据中心管理（Edge Data Center Management） G GIS 地理信息系统（Geographic information system） K KPI 关键监控指标（Key Performance

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模型训练输出的预测值，对应数据集的一个特征列。例如鸢尾花分类建模数据集提供了五列数据：花瓣的长度和宽度、花萼的长度和宽度、鸢尾花种类。其中，鸢尾花种类就是标签列。 C 超参 模型外部的参数，必须用户手动配置和调整，可用于帮助估算模型参数值。 M 模型包 将模型训练生成的模型进行打包

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术语解释 专职人员激励/FH 服务伙伴发展快速通道 业务规划/业务计划/BP 咨询调研 验证搬迁 专职团队 能力构建场景 专家服务场景 专职讲师 讲师养成基金 讲师专职投入基金 父主题： 专职人员激励（FH）

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数据源 数据源是指数据的来源，是提供某种所需要数据的器件或原始媒体。 数据治理 数据治理借鉴资产管理的方法理论来管理数据，对进入平台的数据进行标准化的规范约束。以元数据作为驱动，连接数据的标准管理、数据质量管理、数据安全管理的各个阶段，形成统一、完善的数据治理体系。 数据质量

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于处理不同的问题。 当用户请求某种媒体服务时，用户呼叫先进入到该媒体下的某个技能队列，由签入技能队列的座席为呼叫用户提供服务。 接入码 面向客户提供的客服热线，客户通过拨打接入码接通到座席侧。 扩展码 如果希望一个接入码能设置多个目的设备。这种情况下可通过配置扩展码的方式来实现，

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使用简单索引搜索，该方式表的数据行是以索引顺序抓取的，这样就令读取它们的开销更大，但是这里的行少得可怜，因此对行位置的额外排序并不值得。最常见的就是看到这种规划类型只抓取一行，以及那些要求ORDER BY条件匹配索引顺序的查询。因为那时候没有多余的排序步骤是必要的以满足ORDER BY。

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RECURSIVE声明的递归操作。 表连接方式 Nested Loop 嵌套循环，适用于被连接的数据子集较小的查询。在嵌套循环中，外表驱动内表，外表返回的每一行都要在内表中检索找到它匹配的行，因此整个查询返回的结果集不能太大（不能大于10000），要把返回子集较小的表作为外表，而且在内表的连接字段上建议要有索引。

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RECURSIVE声明的递归操作。 表连接方式 Nested Loop 嵌套循环，适用于被连接的数据子集较小的查询。在嵌套循环中，外表驱动内表，外表返回的每一行都要在内表中检索找到它匹配的行，因此整个查询返回的结果集不能太大（不能大于10000），要把返回子集较小的表作为外表，而且在内表的连接字段上建议要有索引。

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而且在内表的连接字段上建议要有索引。 (Sonic) Hash Join 哈希连接，适用于数据量大的表的连接方式。优化器使用两个表中较小的表，利用连接键在内存中建立hash表，然后扫描较大的表并探测散列，找到与散列匹配的行。Sonic和非Sonic的Hash Join的区别在于所

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功能详解 语音回呼功能详解 语音通知功能详解 语音验证码功能详解

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com/login (在orgID上配置的应用A的首页登录url) 如果OrgID监测到用户未登录，则会跳转到OrgID的登录页，进行登录。登录成功后，OrgID会返回一个带有code参数的重定向请求（重定向的地址为应用A在OrgID上配置的首页登录url）。重定向的url实例为： url: https://myApp

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数据目录 提供数据集开放流通的平台，支持数据集的发布、订阅、推送、回收等。 数据治理 数据治理借鉴资产管理的方法理论来管理数据，对进入平台的数据进行标准化的规范约束。以元数据作为驱动，连接数据的标准管理、数据质量管理、数据安全管理的各个阶段，形成统一、完善的数据治理体系。 数据资产

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