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分布列推荐函数
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timestamp 推荐结束时间 cost_improve text 推荐结果对于代价的提升 comment text 备注 sqladvisor.clean() 描述：清理session中推荐过程中的全部内存。 返回值类型：bool sqladvisor.start_collect_workload(int
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返回集合的函数
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描述：生成一系列包括给定数组的下标。当reverse为真时，该系列则以相反的顺序返回。 返回值类型：setof int generate_subscripts是一个为给定数组中的指定维度生成有效下标集的函数。如果数组中没有所请求的维度或者NULL数组，返回零行（但是会给数组元素为空的返回有效下标）。示例：
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返回集合的函数
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描述：生成一系列包括给定数组的下标。当reverse为真时，该系列则以相反的顺序返回。 返回值类型：setof int generate_subscripts是一个为给定数组中的指定维度生成有效下标集的函数。如果数组中没有所请求的维度或者NULL数组，返回零行（但是会给数组元素为空的返回有效下标）。示例：
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返回集合的函数
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描述：生成一系列包括给定数组的下标。当reverse为真时，该系列则以相反的顺序返回。 返回值类型：setof int generate_subscripts是一个为给定数组中的指定维度生成有效下标集的函数。如果数组中没有所请求的维度或者NULL数组，返回零行（但是会给数组元素为空的返回有效下标）。示例：
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函数计费中的调用次数，是某一账号下在不同region的所有函数的调用次数总和吗？
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函数计费中的调用次数，是某一账号下在不同region的所有函数的调用次数总和吗？ 是的，每个region都有一套函数，如果是同一个账号在不同的region都有函数，则函数计费中的调用次数为调用次数总和。 父主题： 其他问题
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如何删除所有HiveServer中的永久函数
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如果永久函数是在Spark中创建的，在Spark中删除该函数后需要在HiveServer中删除，即执行上述删除命令。 确定是否已连接所有HiveServer并删除永久函数。 是，操作完毕。 否，执行5。 父主题： Hive常见问题
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集合支持的函数
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{2} ANONYMOUS BLOCK EXECUTE 集合类型函数 以下函数定义说明里[]中的内容代表可选项，如：count[()]表示可以写成count或count()。 在内层表达式中，不支持通过嵌套的方式调用集合类型函数。 exists(idx) 参数：idx为INT4类型或VARCHAR类型。
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返回集合的函数
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描述：生成一系列包括给定数组的下标。当reverse为真时，该系列则以相反的顺序返回。 返回值类型：setof int generate_subscripts是一个为给定数组中的指定维度生成有效下标集的函数。如果数组中没有所请求的维度或者NULL数组，返回零行（但是会给数组元素为空的返回有效下标）。示例：
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数组支持的函数
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数组支持的函数 以下示例为ORA兼容模式下的示例，函数定义说明里[]中的内容代表可选项，如count[()]表示可以写成count或count()。 暂不支持数组未初始化报错（Reference to uninitialized collection）、数组下标越界报错（Subscript
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返回集合的函数
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描述：生成一系列包括给定数组的下标。当reverse为真时，该系列则以相反的顺序返回。 返回值类型：setof int generate_subscripts是一个为给定数组中的指定维度生成有效下标集的函数。如果数组中没有所请求的维度或者NULL数组，返回零行（但是会给数组元素为空的返回有效下标）。示例：
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自动学习中偏好设置的各参数训练速度大概是多少
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自动学习中偏好设置的各参数训练速度大概是多少 偏好设置中： performance_first：性能优先，训练时间较短，模型较小。对于TXT、图片类训练速度为10毫秒。 balance：平衡 。对于TXT、图片类训练速度为14毫秒 。 accuracy_first：精度优先，训练
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自动学习简介
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格”，通过训练部署模型，实现产品的质检。 物体检测 物体检测项目，是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片，用合适的框标注物体作为训练集，进行训练输出模型。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体的计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。 预测分析 预测分析项目
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算法备案公示
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数字人语音驱动算法可用于短视频制作、直播、交互等场景。在特定场景中，可替代人快速生成视频内容，以提升内容生成的效率。 算法目的意图 通过学习语音与表情基系数的关系，实现使用语音生成视频的能力。在使用数据人形象生成视频的场景，包括短视频制作、直播、智能交互等，可快速生成不同台词的视频内容。
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如何获得微认证的学习材料？
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数据处理场景介绍
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数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采集图片过程中引入的重复图片、相似图片等问题；在一批输入旧模型的推理数据中，通过内置规则的数据选择可以进一步提升旧模型精度。 数据增强： 数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。
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创建纵向联邦学习作业
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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
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Standard自动学习
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Standard自动学习 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。 M
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Standard自动学习
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横向联邦学习场景
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学习各地管局政策
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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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创建联邦学习工程
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