Flink滑动窗口增强 本节主要介绍Flink滑动窗口以及滑动窗口的优化方式。 Flink窗口的详细内容请参见官网：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev/stream/operators/windows

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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中称为滑动窗口）。滑动窗口有一个固定的持续时间（ 第二个 interval 参数 ）以及一个滑动的间隔（第一个 interval 参数 ）。若滑动间隔小于窗口的持续时间，滑动窗口则会出现重叠；因此，行将会被分配到多个窗口中。比如，一个大小为 15 分组的滑动窗口，其滑动间隔为 5 分钟，将会把每一行数据分配到

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参数 ）以及一个滑动的间隔（第一个 interval 参数 ）。若滑动间隔小于窗口的持续时间，滑动窗口则会出现重叠；因此，行将会被分配到多个窗口中。比如，一个大小为 15 分组的滑动窗口，其滑动间隔为 5 分钟，将会把每一行数据分配到 3 个 15 分钟的窗口中。滑动窗口可以定义在事

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中称为滑动窗口）。滑动窗口有一个固定的持续时间（ 第二个 interval 参数 ）以及一个滑动的间隔（第一个 interval 参数 ）。若滑动间隔小于窗口的持续时间，滑动窗口则会出现重叠；因此，行将会被分配到多个窗口中。比如，一个大小为 15 分钟的滑动窗口，其滑动间隔为 5 分钟，将会把每一行数据分配到

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）以及一个滑动的间隔（第一个 interval 参数 ）。 如果滑动间隔小于窗口的持续时间，滑动窗口则会出现重叠；因此，行将会被分配到多个窗口中。 例如，一个大小为 15 分钟的滑动窗口，其滑动间隔为 5 分钟，将会把每一行数据分配到 3 个 15 分钟的窗口中。滑动窗口可以定义在

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窗口函数 窗口函数 窗口函数与OVER语句一起使用。OVER语句用于对数据进行分组，并对组内元素进行排序。窗口函数用于给组内的值生成序号。 窗口函数中的order by后面必须跟字段名，若order by后面跟数字，该数字会被按照常量处理，因此对目标列没有起到排序的作用。 当父查

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窗口函数 窗口函数差异说明：MySQL数据库管理系统在调用窗口函数时，OVER子句中的ORDER BY子句与PARTITION BY子句不支持使用列别名， GaussDB数据库 支持使用列别名。 表1 窗口函数列表 MySQL数据库 GaussDB 数据库 差异 LAG() 支持，存在差异

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窗口函数 窗口函数 窗口函数与OVER语句一起使用。OVER语句用于对数据进行分组，并对组内元素进行排序。窗口函数用于给组内的值生成序号。 窗口函数中的order by后面必须跟字段名，若order by后面跟数字，该数字会被按照常量处理，因此对目标列没有起到排序的作用。 RANK()

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窗口函数 普通的聚集函数只能用来计算一行内的结果，或者把所有行聚集成一行结果。而窗口函数可以跨行计算，并且把结果填到每一行中。 通过查询筛选出的行的某些部分，窗口调用函数实现了类似于聚集函数的功能，所以聚集函数也可以作为窗口函数使用。 窗口函数可以扫描所有的行，并同时将原始数据和聚集分析结果同时显示出来。

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窗口函数 普通的聚集函数只能用来计算一行内的结果，或者把所有行聚集成一行结果。而窗口函数可以跨行计算，并且把结果填到每一行中。 通过查询筛选出的行的某些部分，窗口调用函数实现了类似于聚集函数的功能，所以聚集函数也可以作为窗口函数使用。 窗口函数可以扫描所有的行，并同时将原始数据和聚集分析结果同时显示出来。

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窗口函数 窗口函数跨查询结果的行执行计算。它们在HAVING子句之后但在ORDER BY子句之前运行。调用窗口函数需要使用OVER子句来指定窗口的特殊语法。窗口具有三个组成部分： 分区规范，它将输入行分为不同的分区。这类似于GROUP BY子句如何将行分为聚合函数的不同组。 排序

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华为云MetaStudio分身数字人驱动算法 备案编号 网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频

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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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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。 会话窗口：窗口无

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窗口函数 窗口函数 窗口函数与OVER语句一起使用。OVER语句用于对数据进行分组，并对组内元素进行排序。窗口函数用于给组内的值生成序号。 窗口函数中的order by后面必须跟字段名，若order by后面跟数字，该数字会被按照常量处理，因此对目标列没有起到排序的作用。 RANK()

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束产生一个最终的结果。另外，窗口关联会清除不需要的中间状态。通常，窗口关联和 窗口表值函数 一起使用。而且，窗口关联可以在其他基于 窗口表值函数 的操作后使用，例如 窗口聚合，窗口 Top-N 和 窗口关联。目前，窗口关联需要在 join on 条件中包含两个输入表的 window_start

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----+ 滑动窗口（HOP） 功能描述 滑动窗口函数指定元素到一个定长的窗口中。和滚动窗口很像，有窗口大小参数，另外增加了一个窗口滑动步长参数。如果滑动步长小于窗口大小，就能产生数据重叠的效果。在这个例子里，数据可以被分配在多个窗口。 例如：可以定义一个每5分钟滑动一次。大小为

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对业务场景为简单场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器

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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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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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