如果该属性类型为“参考对象”类型，则该属性的参考对象信息（参考对象的英文名称、ID和类型）和“组合关系”参数也不会进行更新。 如果该属性类型为“浮点型（自定义精度）”类型，则该属性的“单位类型”参数的英文名称也不会进行更新。 如果该属性类型为“文件”类型，则该属性的“存储方式”和“必填”参数也不会进行更新。

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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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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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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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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如何提高识别精度 尽量使用文字清晰度高、无反光的图片。进行图片采集时，尽量提高待识别文字区域占比，减少无关背景占比，保持图片内文字清晰人眼可辨认。 若图片有旋转角度，算法支持自动修正，建议图片不要过度倾斜。 图片尺寸方面，建议最长边不超过8192像素，最短边不小于15像素，图像长宽比例维持常见水平

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模型精度调优 场景介绍 精度问题诊断 精度问题处理 父主题： 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导

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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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续费时，可变更云服务配置吗？ 不可以。如果客户想变更云服务配置，可在续费前或者续费后操作。 若先变更规格后续费，续费周期可以单独退订；若先续费，后变更规格，则续费周期不能退订。 父主题： 续费

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业知识与场景需求的深度融合，为客户提供 NLP、CV、多模态等领域的模型应用解决方案，帮助企业解决特定的业务问题。 方案架构 天宽昇腾云行业大模型适配服务通过深度学习算法优化与高效计算，结合华为昇腾算力，为各行业提供全面的大模型迁移、适配与优化服务。天宽通过深度优化昇腾算力，结合

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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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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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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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单位”。 标度 “类型”选择为“浮点型”、“浮点型（自定义精度）”时，必填项。 小数位范围1-30，如果实例值超过标度范围，采用四舍五入方式处理。 默认值 “类型”选择为“文本”、“长文本”、“整型”、“长整型”、“浮点型”、“浮点型（自定义精度）”、“布尔值”、“日期”、“枚举

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续费时，可变更云服务配置吗？ 不可以。如果客户想进行变更云服务配置，可在续费前或者续费后操作。 若先变更规格后续费，续费周期可以单独退订；若先续费，后变更规格，则续费周期不能退订。

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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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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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