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 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

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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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车辆高程精度（ele_confidence） 数值 含义 0 不具备或不可用 1 500米 2 200米 3 100米 4 50米 5 20米 6 10米 7 5米 8 2米 9 1米 10 50厘米 11 20厘米 12 10厘米 13 5厘米 14 2厘米 15 1厘米 父主题：

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为什么有时候用浮点数做等值比较查不到数据 原因分析 浮点数的等值比较问题是一种常见的浮点数问题。因为在计算机中，浮点数存储的是近似值而不是精确值，所以等值比较、数学运算等场景很容易出现预期外的情况。 MySQL中涉及浮点数的类型有float和double。如下示例中遇到的问题： 解决方案

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为什么有时候用浮点数做等值比较查不到数据 原因分析 浮点数的等值比较问题是一种常见的浮点数问题。因为在计算机中，浮点数存储的是近似值而不是精确值，所以等值比较、数学运算等场景很容易出现预期外的情况。 MySQL中涉及浮点数的类型有float和double。如下示例中遇到的问题： 解决方案

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in：支持设置文本、整型、长整型、浮点型、浮点型（自定义精度）、布尔值、日期、枚举、人员和URL类型的属性。 <：支持设置整型、长整型、浮点型、浮点型（自定义精度）和日期类型的属性。 >：支持设置整型、长整型、浮点型、浮点型（自定义精度）和日期类型的属性。 <=：支持设置整型、长整型、浮点型、浮点型（自定义精度）和日期类型的属性。

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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REAL, FLOAT4 单精度浮点数，不精准。 4字节 6位十进制数字精度。 DOUBLE PRECISION, FLOAT8 双精度浮点数，不精准。 8字节 1E-307~1E+308， 15位十进制数字精度。 FLOAT[(p)] 浮点数，不精准。精度p取值范围为[1,53]。

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REAL, FLOAT4 单精度浮点数，不精准。 4字节 6位十进制数字精度。 DOUBLE PRECISION, FLOAT8 双精度浮点数，不精准。 8字节 1E-307~1E+308， 15位十进制数字精度。 FLOAT[(p)] 浮点数，不精准。精度p取值范围为[1,53]。

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长整型 浮点型 浮点型（自定义精度） 参考对象 日期 枚举 分类 人员 URL > “属性”大于“值”，返回true，否则返回false。 整型 长整型 浮点型 浮点型（自定义精度） >= “属性”大于等于“值”，返回true，否则返回false。 整型 长整型 浮点型 浮点型（自定义精度）

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集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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19209290E-07F。若两个浮点数的差值的绝对值在这个范围内就认为相等。 DOUBLE 双精度浮点型，存储空间为8字节，在NULL情况下，采用计算值默认值为0。 由于浮点类型的数据在计算机中的存储方式的限制，在比较两个浮点类型的数据是否相等时，因存在精度问题，不能直接采用“a==b

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19209290E-07F。若两个浮点数的差值的绝对值在这个范围内就认为相等。 DOUBLE 双精度浮点型，存储空间为8字节，在NULL情况下，采用计算值默认值为0。 由于浮点类型的数据在计算机中的存储方式的限制，在比较两个浮点类型的数据是否相等时，因存在精度问题，不能直接采用“a==b

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如果文本、整型、长整型、浮点型和浮点型（自定义精度）类型的属性包含如下约束配置项定义，则不支持修改。 “唯一键”为“否”。 “必填”为“否”。 “有效范围”为空。 整型、长整型、浮点型和浮点型（自定义精度）类型的属性只支持扩大“有效范围”。 浮点型和浮点型（自定义精度）类型的属性只支持扩大“标度”。

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GaussDB数据库 差异 1 log2() 支持 小数位显示与MySQL存在差异，受GaussDB浮点数据类型限制，可通过参数extra_float_digits控制小数位个数显示； 由于输入精度内部处理差异，GaussDB与MySQL会存在结果计算差异； 支持数据类型有：bigint、int16、int、smallint

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如果文本、整型、长整型、浮点型和浮点型（自定义精度）类型的属性包含如下约束配置项定义，则不支持修改。 “唯一键”为“否”。 “必填”为“否”。 “有效范围”为空。 整型、长整型、浮点型和浮点型（自定义精度）类型的属性只支持扩大“有效范围”。 浮点型和浮点型（自定义精度）类型的属性只支持扩大“标度”。

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GaussDB 数据库 差异 1 log2() 支持 小数位显示与MySQL存在差异，受GaussDB浮点数据类型限制，可通过参数extra_float_digits控制小数位个数显示。 由于输入精度内部处理差异，GaussDB与MySQL会存在结果计算差异。 支持数据类型有： bigint、int16、int、smallint

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RLE, TS_2DIFF, GORILLA, FREQ, ZIGZAG FLOAT 单精度浮点数 PLAIN, RLE, TS_2DIFF, GORILLA, FREQ DOUBLE 双精度浮点数 PLAIN, RLE, TS_2DIFF, GORILLA, FREQ TEXT 字符串

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数据的入库和搜索，帮助用户构建托管式的场景化搜索服务，打造智能化业务系统，提升业务效率。 产品优势 搜索高精度 依托华为云盘古大模型，海量数据学习迭代，具备行业领先的搜索精度。 服务高性能 分布式搜索服务架构，自研向量检索引擎，企业级稳定性，百亿数据毫秒级响应。 定制化服务 提供

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