事务的BEGIN逻辑日志是否输出事务的用户名。事务的用户名特指授权用户——执行事务对应会话的登录用户，它在事务的整个执行过程中不会发生变化。 取值范围：0或1，默认值为0。 0：设为0时，事物的BEGIN逻辑日志不输出事务的用户名。 1：设为1时，事物的BEGIN逻辑日志输出事务的用户名。

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基本概念 AI引擎 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。

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多种样本半自动标注工具 支持样本平衡性综合分析，便于用户直观的了解数据集中不同类别样本的分布情况，判断样本集的分布平衡性，并可在组织内共享数据集。 图10 数据均衡性分析 图11 共享样本数据库管理 全流程可视化自主训练，用户可选择网络结构、数据集利用云端算力进行自动学习，也可以利用noteboo

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Flink生态和接口，是集实时分析、离线分析、交互式分析为一体的Serverless大数据计算分析服务。线下应用可无缝平滑迁移上云，减少迁移工作量。采用批流融合高扩展性框架，为TB~EB级数据提供了更实时高效的多样性算力，可支撑更丰富的大数据处理需求。产品内核及架构深度优化，综合性能是传统

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编写逻辑代码 华为HiLens提供了一套HiLens Framework，HiLens Framework通过封装底层接口、实现常用的管理功能，让开发者可以方便的开发Skill，发展AI生态。详细指导和API介绍可参见《开发指南》。 HiLens Framework示例代码 HiLens

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1.1 flow_name string(128) True 对话逻辑名称 1.2 min number True 对话逻辑重复出现次数 1.3 expression string True 对话逻辑中的话术之间的逻辑关系表达式，例如must a9d7d3ce37ec4bf0a3ef027cfbe96275（话术id）

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在左侧导航栏，选择“逻辑库管理”，查看对应实例逻辑库列表。 单击“导入逻辑库信息”，进入导入逻辑库信息页面。 JSON可重复导入，但可重复导入的前提是： 目标DDM实例没有同名逻辑库。 在“导入逻辑库信息”页面单击“上传文件”，在本地选择需要导入的.json文件（导出逻辑库导出的JSO

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kill逻辑会话 功能介绍 删除DDM实例的逻辑会话。 接口约束 无 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI URL格式 DELETE /v3/{projec

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逻辑场景管理 逻辑场景功能可批量生成仿真场景，扩充仿真场景库，为自动驾驶开发提供海量仿真场景。自定义逻辑场景的可以进行修改、删除操作，并支持仿真器B。 逻辑场景中场景是完全独立存储与使用的，在逻辑场景生成的泛化场景非常多，其中有价值的场景比例低，如果存储到场景中会对场景模块造成冲

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删除逻辑集群：删除指定名称的逻辑集群，逻辑集群删除后释放的节点会落入弹性集群中。 管理逻辑集群： 编辑逻辑集群：根据需求向逻辑集群中添加节点或减少节点。 资源管理（逻辑集群模式）：对指定逻辑集群进行资源管理（仅8.1.3.x及以上集群版本支持）。 扩容逻辑集群：该操作将扩大逻辑集群物理节点数目，并对逻辑集

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基本使用逻辑 主业务流程包括： 拉流前：创建客户端。 拉流播放：拉流播放请求。 停止播放：停止播放请求。 拉流后：销毁客户端。 单击下图中的接口名称可快速跳转至对应的接口描述，查看其使用方法。 父主题： Web SDK

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逻辑模型设计 逻辑模型设计用于定义和描述数据之间的逻辑关系。解决方案工作台支持创建逻辑实体并配置逻辑实体间的关系，支持从文件导入逻辑模型，支持导出逻辑模型。 创建逻辑模型 架构师进入到对应空间和方案后，选择对应信息架构的逻辑模型设计，点击“新建”按钮，填写模型名称和描述(非必填)，点击确认。

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创建逻辑集群 功能介绍 该接口用于创建逻辑集群。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/logical-clusters 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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在主机调用，或在备机对逻辑复制槽调用。在备机调用会同步推进主机上对应的逻辑复制槽。 该函数支持在备机上对逻辑复制槽执行，同步推进主机上对应的逻辑复制槽。在备机上执行该函数，推进主机对应复制槽时需占用主机的一个walsender。由于逻辑解码功能会为每个逻辑复制槽预留walsend

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逻辑复制函数 pg_create_logical_replication_slot('slot_name', 'plugin_name') 描述：创建逻辑复制槽。 参数说明： slot_name 流复制槽名称。 取值范围：字符串，仅支持小写字母、数字以及_?-.字符，且不支持“.”或“

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逻辑复制函数 使用逻辑复制函数，需要设置GUC参数wal_level为logical。具体配置请参考《特性指南》的“逻辑复制 > 逻辑解码 > 使用SQL函数接口进行逻辑解码”章节。 pg_create_logical_replication_slot('slot_name', 'plugin_name'

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在主机调用，或在备机对逻辑复制槽调用。在备机调用会同步推进主机上对应的逻辑复制槽。 该函数支持在备机上对逻辑复制槽执行，同步推进主机上对应的逻辑复制槽。在备机上执行该函数，推进主机对应复制槽时需占用主机的一个walsender。由于逻辑解码功能会为每个逻辑复制槽预留walsend

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AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通常

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转码的一种方式，是指一个视频源文件在一个转码任务中输出多个分辨率、码率的视频文件，以满足不同终端、不同网速的播放需求。 画质增强 是指通过传统成熟的超分辨率算法与AI深度学习的画质增强算法相结合，达到视频分辨率提升、视频画质提升等效果，可用于2K视频转4K视频、修复视频的受损图像，提升已有视频播放画质等效果。

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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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”、“FiBiNET”

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