如果remain_other_cols为True，则保留input_table全列；如果为False，则只保留input_table原文本列 xxx_summary 原文本列的文本摘要结果列 摘要结果列列名为原文本列列名 + "_summary" 输出摘要句子依据权重组合，并未保留在原文中顺序。 样例 数据输入 id

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文本搜索类型 GaussDB (DWS)提供了tsvector和tsquery两种数据类型用于支持全文检索。tsvector类型表示为文本搜索优化的文件格式，tsquery类型表示文本查询。 tsvector tsvector类型表示一个检索单元，通常是一个数据库表中的一行文本字段或者这些字段的组合。

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控制文本搜索 解析文档 解析查询 排序查询结果 高亮搜索结果 父主题： 全文检索

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文本搜索类型 GaussDB(DWS)提供了tsvector和tsquery两种数据类型用于支持全文检索。tsvector类型表示为文本搜索优化的文件格式，tsquery类型表示文本查询。 tsvector tsvector类型表示一个检索单元，通常是一个数据库表中的一行文本字段或者这些字段的组合。

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文本审核 文本 内容审核 （V3） 文本内容审核（V2） 父主题： SDK调用示例

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文本审核 文本内容审核（V3） 文本内容审核（V2） 父主题： SDK调用示例

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文本审核 文本内容审核（V3） 文本内容审核（V2） 父主题： SDK调用示例

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文本搜索类型 GaussDB提供了两种数据类型用于支持全文检索。tsvector类型表示为文本搜索优化的文件格式，tsquery类型表示文本查询。 tsvector tsvector类型表示一个检索单元，通常是一个数据库表中一行的文本字段或者这些字段的组合，tsvector类型的

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文本搜索类型 GaussDB提供了两种数据类型用于支持全文检索。tsvector类型表示为文本搜索优化的文件格式，tsquery类型表示文本查询。 tsvector tsvector类型表示一个检索单元，通常是一个数据库表中一行的文本字段或者这些字段的组合，tsvector类型的

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控制文本搜索 为了执行全文搜索，必须有个函数创建来自文档的tsvector和来自用户查询的tsquery。同时，为了以有效的顺序返回结果，需要一个函数对比文档的查询相关性。同时，能很好地显示结果也是很重要的。GaussDB支持所有这些函数。 解析文档 解析查询 排序查询结果 高亮搜索结果

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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音识别结果，用户可以从该桶中获取结果并处理。 函数工作流 FunctionGraph，只需编写业务函数代码并设置运行的条件，即可以弹性、免运维、高可靠的方式运行。 语音识别 服务，将wav语音文件转化为文字。 方案优势 高识别 该方案基于深度学习技术，对特定领域场景的语音识别进行优化，识别率高。

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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Megatron-Deepspeed是一个由NVIDIA开发的基于PyTorch的深度学习模型训练框架。它结合了两个强大的工具：Megatron-LM和DeepSpeed，可在具有分布式计算能力的系统上进行训练，并且充分利用了多个GPU和深度学习加速器的并行处理能力。可以高效地训练大规模的语言模型。 Megat

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务需求选择使用不同规格的套餐包。 ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包，面向有AI基础的开发者，提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能，包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和部署上线流程。涉及计费项包含：模型开发环境（Notebook）、模型训练（训练作业）、部署上线（在线服务）。

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版体验式

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TOPS 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能，详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4（GPU直通） 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习、深度学习、训练推理、

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