该日志。 包含中文 查询时是否区分中英文。 打开包含中文开关后，如果日志中包含中文，默认按照一元分词法拆分中文内容，按照分词符的设置拆分英文内容。 说明： 一元分词是指将中文字符串拆分为一个个独立的中文字。 使用一元分词符的优点是对海量日志分词效率高，其他中文分词方法对写入速度影响大。

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PostgreSQL自带的parser插件适用于分词比较简单的语言（如英语），按照标点、空格切分语句即可获得有含义的词语，而中文比较复杂，词语之间没有空格分隔，长度也不固定，分词还和语义有关，因此parser不能用来做中文分词，建议使用zhparser。 zhparser是PostgreSQL的中文分词插件，安装后

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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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该日志。 包含中文 查询时是否区分中英文。 打开包含中文开关后，如果日志中包含中文，默认按照一元分词法拆分中文内容，按照分词符的设置拆分英文内容。 说明： 一元分词是指将中文字符串拆分为一个个独立的中文字。 使用一元分词符的优点是对海量日志分词效率高，其他中文分词方法对写入速度影响大。

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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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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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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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/擎”。 分隔符分词：按照分隔符分词，结合“分词选项”使用。 分词选项 如“分词方法”选择“不分词”或“最全分词”，该参数为“不涉及”，不可选。 如“分词方法”选择“普通分词”或“单字分词”，可选择不涉及、全拼、简拼和全拼+简拼。 如“分词方法”选择“英文普通分词”，可选择不涉及、词干化和词形还原。

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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Zhparser是基于词典的语义分词方法，底层调用SCWS(https://github.com/hightman/scws)分词算法，适用于有语义的中文分词场景。SCWS是一套基于词频词典的机械式中文分词引擎，可以将一整段的中文文本正确地切分成词。支持GBK、UTF-8两种中文编码格式。内置26种token类型如表3所示：

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Zhparser是基于词典的语义分词方法，底层调用SCWS(https://github.com/hightman/scws)分词算法，适用于有语义的中文分词场景。SCWS是一套基于词频词典的机械式中文分词引擎，可以将一整段的中文文本正确地切分成词。支持GBK、UTF-8两种中文编码格式。内置26种token类型如表3所示：

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终端输出中文乱码问题 针对终端输出乱码问题，解决方式有如下两种： 一种方法是运行配置启动参数中加入VMOptions参数: -Dfile.encoding=gbk； 但是这种方法不能解决所有的乱码问题，考虑到实际项目中可能用到Scanner的交互式输入的场景比较少，另外一种方式就

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支持中文字符 输入：中文（ 1 CREATE TABLE test11（a　int,b　int)/*CREATE TABLE test11(a　int,b　int)*/; 输出 1 CREATE TABLE test11 (a INT,b INT)/*CREATE TABLE test11(a　int

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中文 域名 是否支持备案 华为云备案平台支持中文域名备案。 父主题： 备案基础

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/擎”。 分隔符分词：按照分隔符分词，结合“分词选项”使用。 分词选项 如“分词方法”选择“不分词”或“最全分词”，该参数为“不涉及”，不可选。 如“分词方法”选择“普通分词”或“单字分词”，可选择不涉及、全拼、简拼和全拼+简拼。 如“分词方法”选择“英文普通分词”，可选择不涉及、词干化和词形还原。

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可以实现1分钟以内音频到文字的转换。对于用户上传的二进制音频格式数据，系统经过处理，生成语音对应的文字，支持的语言包含中文普通话、方言以及英语。方言当前支持四川话、粤语和上海话。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景的 语音识别 进行优化，识别率达到业界领先。 前沿技术 使用工业界成熟的算法，

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/stuff/index.html N-gram是一种机械分词方法，适用于无语义中文分词场景。N-gram分词法可以保证分词的完备性，但是为了照顾所有可能，把很多不必要的词也加入到索引中，导致索引项增加。N-gram支持中文编码包括GBK、UTF-8。内置6种token类型，如表2

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ble、float、date和json。 包含中文 查询时是否区分中英文。当字段类型选择“text”时，需要设置该参数。 开启开关后，如果日志中包含中文，则按照中文语法拆分中文内容，按照分词符配置拆分英文内容。 关闭开关后，按照分词符配置拆分所有内容。 示例：日志内容为：user:WAF日志用户张三。

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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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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