指定中间结果倾斜 如果基表不存在倾斜，而是查询执行中的中间结果出现倾斜，则需要通过指定中间结果倾斜的skew hint来进行倾斜的调优。skew((t1 t2) (c1) (v1)) 说明：表关系t1和t2Join后的结果存在倾斜，倾斜的是t1表的c1列，c1列的倾斜值是v1。

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指定中间结果倾斜 如果基表不存在倾斜，而是查询执行中的中间结果出现倾斜，则需要通过指定中间结果倾斜的skew hint来进行倾斜的调优。skew((t1 t2) (c1) (v1)) 说明：表关系t1和t2 Join后的结果存在倾斜，倾斜的是t1表的c1列，c1列的倾斜值是v1。

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指定中间结果倾斜 如果基表不存在倾斜，而是查询执行中的中间结果出现倾斜，则需要通过指定中间结果倾斜的skew hint来进行倾斜的调优。skew((t1 t2) (c1) (v1)) 说明：表关系t1和t2 Join后的结果存在倾斜，倾斜的是t1表的c1列，c1列的倾斜值是v1。

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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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指定中间结果倾斜 如果基表不存在倾斜，而是查询执行中的中间结果出现倾斜，则需要通过指定中间结果倾斜的skew hint来进行倾斜的调优。skew((t1 t2) (c1) (v1)) 说明：表关系t1和t2 Join后的结果存在倾斜，倾斜的是t1表的c1列，c1列的倾斜值是v1。

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数据倾斜查询最佳实践 快速定位查询存储倾斜的表 父主题： 最佳实践

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数据倾斜查询最佳实践 导入过程存储倾斜即时检测 快速定位查询存储倾斜的表 父主题： 最佳实践

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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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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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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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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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尽量使用文字清晰度高、无反光的图片。进行图片采集时，尽量提高待识别文字区域占比，减少无关背景占比，保持图片内文字清晰人眼可辨认。 若图片有旋转角度，算法支持自动修正，建议图片不要过度倾斜。 图片尺寸方面，建议最长边不超过8192像素，最短边不小于15像素，图像长宽比例维持常见水平 5:1 内（具体请以各个服务API文档为准）。

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relname) FROM get_last_changed_table(); 场景二：常规数据倾斜巡检 在库中表个数少于1W的场景，直接使用倾斜视图查询当前库内所有表的数据倾斜情况。 1 SELECT * FROM pgxc_get_table_skewness ORDER BY

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1%。 当训练数据量很大时，深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑，仅单一的调优手段无法达到期望的加速效果。所以分布式加速的调优是一个系统工程，需要从硬件角度（芯片、硬件设计）考虑分布式训

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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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DN一次性返回导入行数，从而可以在CN计算倾斜率。 使用方法 设置参数（表倾斜告警阈值table_skewness_warning_threshold和表倾斜告警最小行数table_skewness_warning_rows）； 表倾斜告警阈值取值范围0~1，默认值为1，即关闭状态，取其他值时为开启状态。

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DN一次性返回导入行数，从而可以在CN计算倾斜率。 使用方法 设置参数（表倾斜告警阈值table_skewness_warning_threshold和表倾斜告警最小行数table_skewness_warning_rows）。 表倾斜告警阈值取值范围0~1，默认值为1，即关闭状态，取其他值时为开启状态。

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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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detect_direction 否 Boolean 是否校正图片的倾斜角度，可选值如下。 true：校正图片的倾斜角度 false：不校正图片的倾斜角度 支持任意角度的校正，未传入该参数时默认为“false”。 待识别图片如果存在倾斜，建议将此参数设置为“true”。 quick_mode

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