condN) 入参说明 window：bigint类型。滑动的时间窗口的大小，指从第一个事件开始，往后推移的时间窗口大小，单位为秒。 mode：text类型。目前仅支持default模式，其他模式报错处理。Default模式是指在同一个窗口期内，从第一个事件开始匹配，尽量匹配多的事件。

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我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面，单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面，卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】，弹出课程的详情页面，可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题： 实施步骤

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单击“创建业务场景”，创建业务场景。 熔断范围 滑动窗口类型 选择滑动窗口类型。 时间：时间窗口。 请求数：请求数量窗口。 滑动窗口大小 设置滑动窗口的大小。 “滑动窗口类型”为“时间”：最近n秒/分钟时间范围内的调用会被记录和统计。 “滑动窗口类型”为“基于计数”：最近n次的调用会被记录和统计。

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聚合使用数据窗口，支持窗口类型为： 滚动窗口：窗口数据无重叠，需要指定窗口大小。比如每5分钟统计数据条数，那么每5分钟一个窗口，不会有重复统计。 滑动窗口：窗口有数据重叠，需要指定窗口大小，以及窗口移动大小。比如每1分钟统计最近5分钟数据条数，那么1分钟一个窗口，窗口大小为5分钟，重叠了4分钟数据。

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Flink Flink基本原理 Flink HA方案介绍 Flink与其他组件的关系 Flink滑动窗口增强 Flink Job Pipeline增强 Flink Stream SQL Join增强 Flink CEP in SQL增强 父主题： 组件介绍

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结构体HwmMainWindowInfo参数说明 参数 类型 描述 x int 窗口相对于屏幕左侧的偏移量。 y int 窗口相对于屏幕顶端的偏移量。 width int 窗口的宽度。 height int 窗口的高度。 handle HWND 窗口句柄。 表2 返回值 类型 描述 HwmErrCode

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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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编辑器/窗口管理 命令 键（CodeArts IDE键盘映射） 键（IDEA键盘映射） 命令ID 关闭窗口 Ctrl+Shift+W Alt+F4 Ctrl+Shift+W Alt+F4 workbench.action.closeWindow 关闭编辑器 Ctrl+W Ctrl+F4

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描述 x NSInteger 窗口相对于屏幕左侧的偏移量。 y NSInteger 窗口相对于屏幕顶端的偏移量。 width NSInteger 窗口的宽度。 height NSInteger 窗口的高度。 handle NSUInteger 窗口句柄。 示例代码 1 HWMUI

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MainWindowInfo 主窗口信息 表3 MainWindowInfo 参数名称 参数类型 参数说明 x number 窗口相对于屏幕左侧的偏移量。 y number 窗口相对于屏幕顶端的偏移量。 width number 窗口的宽度。 height number 窗口的高度。 handle

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登录Classroom教学平台。 进入到目标课堂。 操作流程 操作步骤 进入课堂详情页面。 选择需要添加资料的章节，单击。 选择“从资源空间导入”。 在右侧滑动窗口选择需要内容。 资源空间包含课件、代码、视频和课程，可以根据不同的需要进行添加。 父主题： 添加资料

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错误描述 hwndInfo HwndListInfo 窗口句柄信息 表3 HwndListInfo 参数名称 参数类型 参数说明 hwndInfoList HwndInfo 视频窗口句柄列表 hwndListLength number 窗口句柄列表的实际长度 父主题： 界面配置管理对象

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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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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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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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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Standard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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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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参数： 窗口大小，即一个数据处理窗口包含的数据行数。注意，最后一些窗口的数据行数可能少于规定的数据行数。 滑动步长，即下一窗口第一个数据行与当前窗口第一个数据行间的数据行数（不要求大于等于窗口大小，但是必须为正数）。 滑动步长参数不是必须的。当不提供滑动步长参数时，滑动步长会被设定为窗口大小。

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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