能计算服务。 CAE仿真时产生的矩阵方程可以输入数值计算求解器，通过内置的各求解器以及底层算子，求得问题的解，如图1。 图1 数值计算求解示意图 数值计算求解方法及类型 线性直接法：线性直接法是一种重要的求解线性方程组的手段，具有求解稳定性好、精度高的优点。 线性迭代法：基于Kr

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数值 数值组件用于记录数字类型的数据信息，例如数量、年龄、库存、金额等。数值组件支持输入数字的最大有效长度为15位，数字较长时，系统会自动添加分隔符。如果有超过15位数字的输入要求，建议替换为文本组件。 在表单开发页面，从“数据组件”中，拖拽“数值”组件至表单设计区域，如图1。 图1

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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精确的数值类型，其内部存储为近似值，因此存储和检索时可能会显示轻微的差异。当用户在使用二进制浮点数据类型时需要注意以下几点： 精确存储和计算：如果需要精确存储和计算（例如货币金额），请改用精确的数据类型（例如numeric）。 复杂计算：若使用不精确的数据类型执行复杂计算以获得重要数据，需要仔细评估其结果。

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精确的数值类型，其内部存储为近似值，因此存储和检索时可能会显示轻微的差异。当用户在使用二进制浮点数据类型时需要注意以下几点： 精确存储和计算：如果需要精确存储和计算（例如货币金额），请改用精确的数据类型（例如numeric）。 复杂计算：若使用不精确的数据类型执行复杂计算以获得重要数据，需要仔细评估其结果。

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精确的数值类型，其内部存储为近似值，因此存储和检索时可能会显示轻微的差异。当用户在使用二进制浮点数据类型时需要注意以下几点： 精确存储和计算：如果需要精确存储和计算（例如货币金额），请改用精确的数据类型（例如numeric）。 复杂计算：若使用不精确的数据类型执行复杂计算以获得重要数据，需要仔细评估其结果。

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数值类型 表1列出了ecpg提供的数值类型(numeric\decimal)数据的常用接口： 表1 数值类型常用接口 API接口 接口描述 说明 numeric* PGTYPESnumeric_new(void) 请求一个指向新分配的numeric变量的指针。 该函数在堆上创建n

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numeric_type_t1; 与整数类型相比，任意精度类型需要更大的存储空间，其存储效率、运算效率以及压缩比效果都要差一些。在进行数值类型定义时，优先选择整数类型。当且仅当数值超出整数可表示最大范围时，再选用任意精度类型。 使用NUMETIC/DECIMAL进行列定义时，建议指定该列的精度p以及标度s。

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数值类型 表1列出了ecpg提供的数值类型(numeric\decimal)数据的常用接口： 表1 数值类型常用接口 API接口 接口描述 说明 numeric* PGTYPESnumeric_new(void) 请求一个指向新分配的numeric变量的指针。 该函数在堆上创建n

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+2,147,483,647。 关于浮点类型的精度，目前只能保证直接读取时的精度位数。涉及分布式计算时，由于计算执行在各个DN节点上，并且最终汇聚到一个CN节点，因此误差可能会随计算节点数量增加而被放大。 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

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数值类型 表1列出了ecpg提供的数值类型(numeric\decimal)数据的常用接口： 表1 数值类型常用接口 API接口 接口描述 说明 numeric* PGTYPESnumeric_new(void) 请求一个指向新分配的numeric变量的指针。 该函数在堆上创建n

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数值类型 表1列出了ecpg提供的数值类型(numeric\decimal)数据的常用接口： 表1 数值类型常用接口 API接口 接口描述 说明 numeric* PGTYPESnumeric_new(void) 请求一个指向新分配的numeric变量的指针。 该函数在堆上创建n

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执行精确计算。当要求高精确度时，推荐使用这种类型来存储货币总量和其他类型的数量值。与整数类型相比，任意精度类型需要更大的存储空间，其存储效率、运算效率以及压缩比效果都要差一些。 NUMBER类型数值的范围是小数点右边部分的小数位数。NUMBER类型数值的精度是指整个数值包含的所有

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精确的数值类型，其内部存储为近似值，因此存储和检索时可能会显示轻微的差异。当用户在使用二进制浮点数据类型时需要注意以下几点： 精确存储和计算：如果需要精确存储和计算（例如货币金额），请改用精确的数据类型（例如numeric）。 复杂计算：若使用不精确的数据类型执行复杂计算以获得重要数据，需要仔细评估其结果。

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执行精确计算。当要求高精确度时，推荐使用这种类型来存储货币总量和其他类型的数量值。与整数类型相比，任意精度类型需要更大的存储空间，其存储效率、运算效率以及压缩比效果都要差一些。 NUMBER类型数值的范围是小数点右边部分的小数位数。NUMBER类型数值的精度是指整个数值包含的所有

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数值数据类型 整数类型 除特别说明外，MySQL兼容性B模式中的数据类型精度、标度、位数大小等默认不支持用浮点型数值定义，建议使用合法的整型数值定义。 整数类型公共差异说明： 输入格式： MySQL 对于类似“asbd”、“12dd”、“12 12”等字符场景的输入，会采取截断或

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数值数据类型 除特别说明外，MySQL兼容性M-Compatibility模式中的数据类型精度、标度、位数大小等默认不支持用浮点型数值定义，建议使用合法的整型数值定义。 表1 整数类型 MySQL数据库 GaussDB数据库 差异 BOOL 支持，存在差异 输出格式： GaussDB 中SELECT

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文。 深度网络因子分解机-DeepFM 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。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明 计算节点信息

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练过程中数值的上溢或下溢，从而提供更好的稳定性和可靠性，在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16：用于深度学习训练和推理过程中，可以加速计算并减少内存的占用，对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难，导致数值的精度损失。

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练过程中数值的上溢或下溢，从而提供更好的稳定性和可靠性，在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16：用于深度学习训练和推理过程中，可以加速计算并减少内存的占用，对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难，导致数值的精度损失。

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练过程中数值的上溢或下溢，从而提供更好的稳定性和可靠性，在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16：用于深度学习训练和推理过程中，可以加速计算并减少内存的占用，对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难，导致数值的精度损失。

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