-------- $12.34 (1 row) 这种用法是不推荐使用的。浮点数不应该用来处理货币类型，因为小数点的位数可能会导致错误。 money类型的值可以转换为numeric类型而不丢失精度。转换为其他类型可能丢失精度，并且必须通过以下两步来完成： 1 2 3 4 5 gaussdb=#

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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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34'::float8::numeric::money; 这种用法是不推荐使用的。浮点数不应该用来处理货币类型，因为小数点的位数可能会导致错误。 money类型的值可以转换为numeric类型而不丢失精度。转换为其他类型可能丢失精度，并且必须通过以下两步来完成： 1 SELECT '52093.8

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34'::float8::numeric::money; 这种用法是不推荐使用的。浮点数不应该用来处理货币类型，因为小数点的位数可能会导致错误。 money类型的值可以转换为numeric类型而不丢失精度。转换为其他类型可能丢失精度，并且必须通过以下两步来完成： 1 SELECT '52093.8

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工业数字模型驱动引擎-数据建模引擎（xDM Foundation，简称xDM-F）支持的属性类型包括：文本、长文本、整型、长整型、浮点型、浮点型（自定义精度）、参考对象、文件、布尔值、日期、枚举、人员、分类、URL和JSON。 父主题： 数据建模引擎相关问题

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34'::float8::numeric::money; 这种用法是不推荐使用的。浮点数不应该用来处理货币类型，因为小数点的位数可能会导致错误。 money类型的值可以转换为numeric类型而不丢失精度。转换为其他类型可能丢失精度，并且必须通过以下两步来完成： 1 openGauss=# SELECT

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34'::float8::numeric::money; 这种用法是不推荐使用的。浮点数不应该用来处理货币类型，因为小数点的位数可能会导致错误。 money类型的值可以转换为numeric类型而不丢失精度。转换为其他类型可能丢失精度，并且必须通过以下两步来完成： 1 SELECT '52093.8

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4 bigint 大范围的整数，别名为INT8。 8 decimal 任意精度型。 可变长度 numeric 任意精度型。 可变长度 real 单精度浮点数。 4 double precision 双精度浮点数。 8 smallserial 二字节序列整型。 2 serial 四字节序列整型。

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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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's1'后的行为见表4具体描述。 表4中描述的p为精度，表示整数位最低可以接受的总位数；s为小数位位数。 表4 浮点类型 名称 描述 存储空间 范围 REAL, FLOAT4 单精度浮点数，不精准。 REAL数据类型在满足说明中的场景下，映射为双精度浮点数FLOAT8，使用场景参考FLOAT8。

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08，9223372036854775807】 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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型转化为SERIAL。 表4 浮点类型 名称 描述 存储空间 范围 REAL, FLOAT4 单精度浮点数，不精准。 4字节 -3.402E+38~3.402E+38 6位十进制数字精度。 DOUBLE PRECISION, FLOAT8 双精度浮点数，不精准。 8字节 -1.79E+308~1

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长文本”类型属性的文本长度设置。 有效范围 “类型”选择为“整型”、“长整型”、“浮点型”、“浮点型（自定义精度）”时，可根据实际业务需求进行设置。 “类型”选择为“浮点型”或“浮点型（自定义精度）”时，“有效范围”只能选择为“左开右开()”。 左开右开()：表示不包括区间边界的两个值。例如(a

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基于华为自研的鲲鹏系列处理器和昇腾AI芯片，提供高并发低时延的多模态数据分析能力，保证园区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法，基于深度学习等领先技术，保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。 通过视频分析、图像处理和 自然语言处理 技术，对园区和城市治理中的视频、图片和文本数据进行多模态联合分析，充分挖掘数据潜在关联性。

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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PostgreSQL增强版支持的数据类型。 表1 数据类型 数据类型名称 数据类型 变长字符串类型 VARCHAR2，NVARCHAR2 十进制浮点数类型 DECIMAL 双精度二进制浮点类型 BINARY_DOUBLE 二进制数据类型 RAW 二进制大对象类型 BLOB 字符大对象类型 CLOB 字节字符大对象类型

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转化为SERIAL。 表4 浮点类型 名称 描述 存储空间 范围 REAL, FLOAT4 单精度浮点数，不精准。 4字节。 -3.402E+38~+3.402E+38，6位十进制数字精度。 DOUBLE PRECISION, FLOAT8 双精度浮点数，不精准。 8字节。 -1

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。 表2 任意精度类型 序号 MySQL数据库 GaussDB数据库 差异 1 DECIMAL[(M[,D])] 支持 操作符： GaussDB 中“^”表示指数运算，如需使用异或运算符，使用“#”替换；MySQL中“^”表示异或。 取值范围：精度M，标度D不支持浮点型数值输入，只支持整型数值输入。

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。 表2 任意精度类型 序号 MySQL数据库 GaussDB数据库 差异 1 DECIMAL[(M[,D])] 支持 操作符：GaussDB中“^”表示指数运算，如需使用异或运算符，使用“#”替换；MySQL中“^”表示异或。 取值范围：精度M，标度D不支持浮点型数值输入，只支持整型数值输入。

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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