RLE, TS_2DIFF, GORILLA, FREQ, ZIGZAG FLOAT 单精度浮点数 PLAIN, RLE, TS_2DIFF, GORILLA, FREQ DOUBLE 双精度浮点数 PLAIN, RLE, TS_2DIFF, GORILLA, FREQ TEXT 字符串

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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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置项对应合法值类型或值集中的值。 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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如果文本、整型、长整型、浮点型和浮点型（自定义精度）类型的属性包含如下约束配置项定义，则不支持修改。 “唯一键”为“否”。 “必填”为“否”。 “有效范围”为空。 整型、长整型、浮点型和浮点型（自定义精度）类型的属性只支持扩大“有效范围”。 浮点型和浮点型（自定义精度）类型的属性只支持扩大“标度”。

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移过程的精度问题一般包括： loss曲线与CPU/GPU差异不符合预期。 验证准确度与CPU/GPU差异不符合预期。 在迁移到NPU环境下训练发现以上问题时，说明精度存在偏差，需要进一步做精度调优。下文将分别阐述精度诊断的整体思路和借助工具如何进行精度问题的定位。 精度调优总体思路

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8字节整数 BIGINT BIGINT 单精度浮点数 FLOAT4 (REAL) FLOAT 双精度浮点型 FLOAT8(DOUBLE PRECISION) DOUBLE 科学数据类型 DECIMAL[p (,s)] 最大支持38位精度 DECIMAL最大支持38位（HIVE 0

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开发，自动生成满足用户精度要求的模型。可支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计，还提供了“自动学习白盒化”的能力，开放模型

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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、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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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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智能文档解析 功能介绍 智能文档解析基于领先的深度学习技术，对任意含有结构化信息的文档图像进行键值对提取、 表格识别 与版面分析并返回相关信息。不限制版式情况，可支持多种证件、票据和规范行业文档，适用于各类行业场景。 应用场景 金融：银行回单、转账存单、理财信息截图等。 政务：身份证、结婚证、居住证、各类企业资质证照。

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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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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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-------- $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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-------- $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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-------- $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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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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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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