由于PostgreSQL数据库中并未公开获取所有对象类型定义DDL的方法，因此部分对象的DDL将采用查询元数据拼接的方式获取。这可能导致采集的DDL信息和原始DDL不一致，甚至缺少信息的情况。 如果采集的DDL无法满足您的使用要求，您可以使用pg_dump或者第三方数据库客户端工具获取

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定位类中的方法 一个搜索查询class:vet AND method:test匹配所有名称中带有test的方法，并且属于名称中带有vet的类。 一个搜索查询class:test AND (method:upd OR method:del)匹配所有名称中带有upd或del的方法，并且属于名称中带有test的类。

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ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。依据开发者提供的标注数据及选择的场景，无需

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预测接口（文本标签） 分词模型 命名实体识别模型 父主题： 在线服务API

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分子属性预测（MPP） ADMET属性预测接口 ADMET属性预测接口(默认+自定义属性) 父主题： API（AI辅助药物设计）

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req_data ReqData结构数组 预测数据列表。 “ReqData”，是“Object”类型，表示预测数据，数据的具体组成结构由业务场景决定。使用该模式的模型，其自定义的推理代码中的预处理逻辑应能正确处理模式所定义的输入数据格式。 预测请求的“JSON Schema”表示如下：

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算法订阅成功后，算法将呈现在“算法管理>我的订阅”中，您可以使用订阅的“时序预测-time_series_v2”算法创建训练作业，获得模型。 进入“算法管理>我的订阅”页面，选择订阅的“时序预测-time_series_v2”算法，单击左侧的小三角展开算法，在版本列表中，选择最新版本的算法，并单击“创建训练作业”。

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定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。 切分点数量 定义每个特征切分点的数量，数量越多，准确率越高，计算时间越长。取值范围为5~10的整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值。

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时后”、“自定义”。如果选择“自定义”的模式，可在右侧输入框中输入1~24范围内的任意整数。 若您购买了套餐包，计算节点规格可选择您的套餐包，同时在“配置费用”页签还可查看您的套餐包余量以及超出部分的计费方式，请您务必关注，避免造成不必要的资源浪费。 完成资源配置后，单击“继续运

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召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 F1值 F

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被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。

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预测结果中的参数说明 参数 说明 predicted_label 该段文本的预测类别。 score 预测为此类别的置信度。 由于“运行中”的在线服务将持续耗费资源，如果不需再使用此在线服务，建议在版本管理区域，单击“停止”，即可停止在线服务的部署，避免产生不必要的费用。如果需要继续使用此服务，可单击“启动”恢复。

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classifier_feature_vector_col - 传给分类器的特征列，必须为向量列 prediction_col - 算子输出的预测label的列名，默认为"prediction" prediction_index_col - 算子输出的预测label对应的标签列，默认为"prediction_index"

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准备算法简介 机器学习从有限的观测数据中学习一般性的规律，并利用这些规律对未知的数据进行预测。为了获取更准确的预测结果，用户需要选择一个合适的算法来训练模型。针对不同的场景，ModelArts提供大量的算法样例。以下章节提供了关于业务场景、算法学习方式、算法实现方式的指导。 选择算法的实现方式

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SDK）是对ModelArts服务提供的REST API进行的Python封装，以简化用户的开发工作。 SDK文档 SDK下载 Session鉴权 OBS管理 作业管理 模型管理 服务管理 02 价格 ModelArts服务的计费方式简单、灵活，您既可以选择按实际使用时长计费。也可以选择更经济的按包周期计费方式。

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根据节点名称，获取需要发送交易的节点对象。所有消息发送前，都必须调用该方法，获取发送节点对象，然后再获取对应的消息发送接口对象。 调用方法 func GenerateTimestamp() uint64 返回值 类型 说明 uint64 生成系统当前的UTC时间戳。 父主题： Go

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测试方法 RDS for SQL Server是基于华为云平台的，完全兼容微软SQL Server的在线关系型数据库服务。相对于开源社区版数据库，提供更高安全性、稳定性和高性能，默认提供主备架构，并配备完善的备份、恢复、监控和迁移等方案。支持包年/包月和按需两种付费方式。 测试环境

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64bit位版本。由于压测工具需要安装额外的编译工具，建议E CS 绑定弹性IP。 测试工具 Sysbench是一款基于LuaJIT的，模块化多线程基准测试工具，常用于数据库基准测试。通过内置的数据库测试模型，采用多线程并发操作来评估数据库的性能。了解Sysbench更多详情，请访问https://github

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0版本的测试工具，YCSB连接GeminiDB DynamoDB兼容版实例负载均衡策略参考提供的均衡插件。 YCSB是一款广泛使用的数据库性能测试工具，具体使用方法请参见YCSB。 测试指标 OPS：Operation Per Second，数据库每秒执行的操作数。 测试步骤 配置workload文件。

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HTTPS证书的来源。 包含如下选项： 自有证书：用户自己从合规渠道获取的证书。 SCM证书：用户在华为 云证书管理服务 购买的证书。 “国际标准证书 > 自有证书”配置 将获取的证书文件、私钥文件以文本工具打开，并将证书内容和私钥内容复制到对应的文本框中。 不同机构颁布的证书，存在如下差异：

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图1 Debugging诊断 单击“方法分析”，进入方法分析页签。 输入类名称并选择方法名，单击“确认”。页面展示该方法的某一次执行的信息。 图2 方法分析详情 页面左侧展示该方法的执行记录，包括：耗时明细、调用来源以及方法源码。 耗时明细展示调用方法，耗时时间，“下钻”操作。 单击“下钻”展示某个调用方法的详细信息。

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