几何操作符 + 描述：平移，即从第一个参数的每个点的坐标中加上第二个point的坐标。 示例： 1 2 3 4 5 SELECT box '((0,0),(1,1))' + point '(2.0,0)' AS RESULT; result -------------

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几何操作符 + 描述：平移，即从第一个参数的每个点的坐标中加上第二个point的坐标。 示例： 1 2 3 4 5 SELECT box '((0,0),(1,1))' + point '(2.0,0)' AS RESULT; result -------------

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几何类型转换函数 box(circle) 描述：将圆转换成矩形。 返回类型：box 示例： 1 2 3 4 5 SELECT box(circle '((0,0),2.0)') AS RESULT; result

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几何类型转换函数 box(circle) 描述：将圆转换成矩形。 返回类型：box 示例： 1 2 3 4 5 SELECT box(circle '((0,0),2.0)') AS RESULT; result

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几何类型转换函数 box(circle) 描述：将圆转换成矩形。 返回类型：box 示例： 1 2 3 4 5 SELECT box(circle '((0,0),2.0)') AS RESULT; result

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基于NCAD几何处理引擎处理几何数据应用 方案概述 资源和成本规划 实施步骤 附录 文档修订历史

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MX优先级有什么意义？ MX优先级，用来指定邮件 服务器 接收邮件的先后顺序，数值越小优先级越高。 当DNS服务器的解析记录中只有一条MX记录时，MX优先级没有意义。 当DNS服务器的解析记录中存在多条MX记录时，邮件发送方的DNS服务器会优先把邮件投递到MX优先级高的邮件服务器。

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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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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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使用混合精度格式，减少内存使用和计算需求。二者选其一 learning_rate 2.0e-5 指定学习率 disable_gradient_checkpointing true 关闭重计算，用于禁用梯度检查点，默认开启梯度检查点;在深度学习模型训练中用于保存模型的状态，以便在需要时恢复。这种技术可以帮助减少内

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几何函数和操作符 几何操作符 几何函数 几何类型转换函数 父主题： 函数和操作符

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几何函数和操作符 几何操作符 几何函数 几何类型转换函数 父主题： 函数和操作符

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几何函数和操作符 几何操作符 + 描述：平移。 示例： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT box '((0,0),(1,1))' + point '(2.0,0)' AS RESULT; result ------------- (3,1)

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几何函数和操作符 几何操作符 + 描述：平移。 示例： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT box '((0,0),(1,1))' + point '(2.0,0)' AS RESULT; result ------------- (3,1)

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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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模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 模型参数量 训练类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具(Deepspeed)

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模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具(Deepspeed)

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