VACUUM”章节）语句执行过程中，系统维护一个内部的记数器，跟踪所执行的各种I/O操作的近似开销。如果积累的开销达到了vacuum_cost_limit声明的限制，则执行这个操作的进程将睡眠vacuum_cost_delay指定的时间。然后它会重置记数器然后继续执行。 这个特性是缺省关闭的。如需开启，需要把v

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VACUUM”章节）语句执行过程中，系统维护一个内部的记数器，跟踪所执行的各种I/O操作的近似开销。如果积累的开销达到了vacuum_cost_limit声明的限制，则执行这个操作的线程将睡眠vacuum_cost_delay指定的时间。然后它会重置记数器然后继续执行。 这个特性是缺省关闭的。要想打开它，把va

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中，系统维护一个内部的记数器，跟踪所执行的各种I/O操作的近似开销。如果积累的开销达到了vacuum_cost_limit声明的限制，则执行这个操作的进程将睡眠vacuum_cost_delay指定的时间。然后它会重置记数器然后继续执行。 这个特性是缺省关闭的。要想打开它，把va

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中，系统维护一个内部的记数器，跟踪所执行的各种I/O操作的近似开销。如果积累的开销达到了vacuum_cost_limit声明的限制，则执行这个操作的进程将睡眠vacuum_cost_delay指定的时间。然后它会重置记数器然后继续执行。 这个特性是缺省关闭的。如需开启，需要把v

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基于组合条件的分流 一些复杂的灰度发布场景需要使用基于条件、权重这两种路由规则的组合形式。 控制台更新基于组合条件的分流 登录U CS 控制台，在左侧导航栏中单击“服务网格”。 单击服务网格名称，进入详情页。 在左侧导航栏，单击“服务中心”下的“网格服务”，进入服务列表。 单击服务名

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基于样例的拓展 本章的场景样例可以结合第一章介绍的各模块代码样例进行修改和拓展。以straigh场景的osc为例，设定初始位置时，除了使用st坐标系（odr_point，即osc1.0中的LanePosition）还可以使用xyz坐标系（xyz_point，即osc1.0中的WorldPosition）来替代：

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中，系统维护一个内部的记数器，跟踪所执行的各种I/O操作的近似开销。如果积累的开销达到了vacuum_cost_limit声明的限制，则执行这个操作的进程将睡眠vacuum_cost_delay指定的时间。然后它会重置记数器然后继续执行。 这个特性是缺省关闭的。要想打开它，把va

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8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10：图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11：图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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天筹求解器服务简介 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： 服务介绍

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本文使用ModelArts上的NPU Snt9B 裸金属服务器 以及其提供的昇腾镜像EulerOS-2.10-Arm-rc3-64bit-for-Snt9B-BareMetal-with-CANN7.0.RC1，具体镜像环境可参考NPU Snt9B裸金属 服务器 支持的镜像详情。该Snt9B资源中的Python环境为3

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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体支持的参数请参考表1。 表1 常规配置参数 算法类型 参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度

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什么是OptVerse 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。 使用要求 OptVerse以开放API（Application

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超过10个。 属性：设置字段的属性，例如勾选“隐藏”后，页面上会隐藏该字段。单击隐藏后的“设置例外条件”，可设置该字段的显示条件。 宽度：该字段配置框的宽度，占页面宽度的比例。 问号提示：当该字段较难理解时，可通过配置“问号提示”告诉用户该字段的含义、如何配置等，可以设置为中文，也可以设置为英文。

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制作文本 创建文本 标题 文本 词云 时间器 表格轮播 表格 数字翻牌器 阈值翻牌器 跑马灯 轮播列表柱状图 矩形树图 父主题： 大屏组件

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native_analyzer”开启或关闭分词加速功能，对于需要分词的文本字段（text），无特殊分词需求时，可以开启自研分词器加速提升分词性能。 操作步骤 在“集群管理”页面，选择已创建的集群，单击操作列“Kibana”，登录Kibana界面。 在左侧导航栏，选择“Dev Tools”。 在“Dev Tools”页面，执行如下命令：

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文本审核 文本 内容审核 （V3） 文本内容审核（V2） 父主题： SDK调用示例

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从数据中获取文本内容 在大屏设计页面，从“全部组件 > 文本”中，拖拽“文本编辑”组件至画布空白区域。 选中文本编辑组件，单击组件上方的，设置文本编辑组件数据。 图5 设置组件数据 选中文本编辑组件，单击组件上方的，设置组件显示的内容。 图6 获取数据中的内容作为文本内容 其中，

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或者这些字段的组合。 tsvector类型的值是唯一分词的分类列表，把一句话的词格式化为不同的词条，在进行分词处理的时候tsvector会按照一定的顺序录入，并自动去掉分词中重复的词条。 to_tsvector函数通常用于解析和标准化文档字符串。 通过tsvector把一个字符串

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迭代优化时的步长，学习率。 0.025 max_iter 是 最大迭代次数。 1 window_size 是 训练过程中的窗口大小。 5 max_sentence_length 否 最大句子长度。 1000 样例 样例数据 该数据为分词算子的输入，分词算子的输出作为文本词向量的输入。

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