境的区分效果。 环境变量定义在API分组上，该分组下的所有API都可以使用这些变量。 环境变量的变量名称必须保持唯一，即一个分组在同一个环境上不能有两个同名的变量。 环境变量区分大小写，即变量ABC与变量abc是两个不同的变量。 设置了环境变量后，使用到该变量的API的调试功能将不可使用。

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环境的区分效果。 环境变量定义在API分组上，该分组下的所有API都可以使用这些变量。 环境变量的变量名称必须保持唯一，即一个分组在同一个环境上不能有两个同名的变量 环境变量区分大小写，即变量ABC与变量abc是两个不同的变量 设置了环境变量后，使用到该变量的API的调试功能将不可使用。

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删除变量 功能介绍 删除指定的环境变量。 URI HTTP/HTTPS请求方法以及URI如下表所示。 表1 HTTP/HTTPS请求方法以及URI 请求方法 URI DELETE /v1/{project_id}/apigw/instances/{instance_id}/env-variables/{id}

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宿主变量 本节详细介绍如何在C语言程序和嵌入式SQL程序之间使用宿主变量传递数据。在嵌入式SQL-C程序中，将C语言作为宿主语言，将EXEC SQL [Command]语句认为是宿主语言的嵌入式SQL，因此将C语言程序中用于嵌入式SQL语句的变量称为宿主变量。 概述 声明段 检索查询

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配置变量 添加页面变量 添加全局变量 父主题： 前端应用管理

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插入变量 添加请求信息时，在输入框内输入“$”，插入变量。 “变量类型”为“自定义变量”时，需要设置如下参数： 变量范围：选择变量范围。 变量名称：自定义变量名称。自定义变量名称为添加变量时为变量取的名称。 “变量类型”为“系统变量”时，需要选择函数名称： 身份证号：随机生成一个身份证号。

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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创建预测分析自动学习项目时，对训练数据有什么要求？ 数据集要求 文件规范：名称由以字母数字及中划线下划线组成，以'.csv'结尾，且文件不能直接放在OBS桶的根目录下，应该存放在OBS桶的文件夹内。如：“/obs-xxx/data/input.csv”。 文件内容：文件保存为“c

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，因为监督信号直接从数据本身派生。 有监督学习 有监督学习是机器学习任务的一种。它从有标记的训练数据中推导出预测函数。有标记的训练数据是指每个训练实例都包括输入和期望的输出。 LoRA 局部微调（LoRA）是一种优化技术，用于在深度学习模型的微调过程中，只对模型的一部分参数进行更

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在线服务预测时，如何提高预测速度？ 部署在线服务时，您可以选择性能更好的“计算节点规格”提高预测速度。例如使用GPU资源代替CPU资源。 部署在线服务时，您可以增加“计算节点个数”。 如果节点个数设置为1，表示后台的计算模式是单机模式；如果节点个数设置大于1，表示后台的计算模式为分布式的。您可以根据实际需求进行选择。

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分子属性预测 基于盘古药物分子大模型，预测化合物ADMET相关的80多种成药属性，有些属性的预测值会给出置信区间，更好地辅助分子设计。 单击“分子属性预测”功能卡片，进入配置页面。 图1 小分子配置页面 在配置页面输入分子信息，及配置相关参数。 输入方式：支持绘制分子、选择文件、手动输入。

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中。这个预测作业可以作为后续持续预测的依据，企业A可以定期地使用模型预测自己的新业务数据。同时企业A也可以根据新积累的数据训练出新的模型，进一步优化模型预测的精确率，再创建新的联邦预测作业，产出更精准的预测结果供业务使用。 父主题： 使用 TICS 联邦预测进行新数据离线预测

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全局序列 全局序列概述 nextval、currval在全局序列的使用 全局序列在INSERT或REPLACE语句中的使用 父主题： SQL语法

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序列管理 查看sequence详情 父主题： GaussDB (DWS)（即将下线）

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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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19：基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。 20：基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21：基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22：基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23：基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。 24：基于tra

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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降本增效 支持多个时间点的算法滚动预测，提前感知销量，提升整体时效，有效指导加工配送。 算法稳定，辅助人工预测，降低人力投入。 简单易用 Workflow流水线式交付，只需简单的操作，就可以自行对模型做迭代，并方便对多模型进行统一管理，让模型在各种场景上都具有扩展性。 定时预测：支持公有

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变量引用 在编写模板时，通常会使用到变量引用的特性，像写函数一样，引用一个已定义好的变量或引用其他对象的成员变量。在AOS模板中也是一样的，您也可以引用其他已有的值。 为了使模板写作更加通顺，根据被引用的对象，将引用方法分为： 引用输入：使用get_input方式。 引用元素属性

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输出变量 输出变量可以理解为模块的返回值，通过关键字 "output" 进行声明。输出变量是一种对外公开某些信息的方法，既可以在根模块中运行 terraform apply/output 命令输出特定的值，又可以在子模块中将资源的属性值提供给父模块。 声明输出变量 按照约定，输出变量通常在名为

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本地变量 本地变量可以理解为模块中的临时变量，其作用范围在所声明的模块内，通过关键字 "locals" 进行声明。本地变量适用于配置中有重复定义相同值或表达式的场景，可以减少代码冗余，并且易于修改。同时过度使用本地变量会导致变量的实际值被隐藏，代码晦涩，不利于维护，因此建议合理使用本地变量。

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