MA(q)：移动平均模型，当前值可以描述为序列均值加上q个之前值的白噪声的线性组合。利用线性组合的权值也可预测下一个值。 ARMA(p, q)：自回归移动平均模型，综合了AR和MA两个模型的优势，在ARMA模型中，自回归过程负责量化当前数据与前期数据之间的关系，移动平均过程负责解决随机变动项的求解问题，因此，该模型比AR/MA更为有效和常用。

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自由模式：可以不按顺序学习课件，可随意选择一个开始学习 解锁模式：设置一个时间，按时间进程解锁学习，解锁模式中暂时不支持添加线下课和岗位测评 图4 选择模式 阶段任务 图5 阶段任务 指派范围：选择该学习任务学习的具体学员 图6 指派范围1 图7 指派范围2 设置：对学习任务进行合格标准、奖励等设置

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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登录手机app，点击“我的”进入个人信息页面 图4 个人中心入口 点击“个人中心”并进入，在个人中心页面，点击“我的学习”后面的箭头，进入“我的学习”的 页面。 图5 个人中心页面（我的岗位、我的技能） 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入到课程详情页面。可以按“进行中、已完成，必修，选修”过滤，可以按课程标题搜索

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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向Topic生产的消息是否有长度限制？ 向Topic生产消息的最大长度为10M。 父主题： 消息集成

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RabbitMQ生产消息的最大长度是多少？ RabbitMQ 3.8.35版本：单条消息的最大长度为50MB，请勿发送大于此长度的消息，否则会导致生产失败。 RabbitMQ AMQP-0-9-1版本：单条消息的最大长度为4MB，请勿发送大于此长度的消息，否则会导致生产失败。 父主题：

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查询终端外设的序列号 接口名称 WEB_GetEquipmentSn(后续废弃) 功能描述 查询终端外设的序列号。 应用场景 SMC下发搜集序列号请求。 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_GetEquipmentSn 参数 无 返回值 表1

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ts集成了深度学习和机器学习技术，同时ModelArts是一站式的 AI开发平台 ，从数据标注、算法开发、模型训练及部署，管理全周期的AI流程。直白点解释，ModelArts包含并支持DLS中的功能特性。当前，DLS服务已从华为云下线，深度学习技术相关的功能可以直接在ModelArt

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短信字数>70个字数，即为长短信，按照67个字数记为一条短信计算。 若短信有签名，统计短信长度时包含短信签名，如：短信签名为“【华为云】”，按5个字数计算。 统计短信长度时包含模板变量取值，如：短信模板中包含一个模板变量“${NUM_8}”，取值为“123456”，则按6个字数计算。 中文/其他语种短信中小

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源库库名长度校验 Microsoft SQL Server为源同步场景 表1 源库库名长度校验 预检查项 源库库名长度校验。 描述 检查源数据库中是否存在名称超出限制长度的数据库，若存在，则导致迁移失败。 待确认提示及处理建议 不通过原因：源数据库存在名称超出限制长度的数据库，目前RDS限制的数据库长度为64位。

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源库索引列长度检查 Oracle->MySQL同步场景 表1 源库索引列长度检查 预检查项 源库索引列长度检查。 描述 检查源库源库索引列长度是否符合要求。 不通过提示及处理建议 不通过原因：源库中存在超过64个索引的数据表。 处理建议：不同步索引，或者删除部分索引，使得源库单个表的索引数不超过64个。

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阶特征组合、学习特征之间的关系，无需人工经验干预，同时能够解决组合特征稀疏的问题。FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机的改进版本，因子分解机每个特征对其他域的隐向量都一致，而域感知因子分解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更

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增加序列号 概述 提供的增加序号列组件。您可以在数据表的第一列追加ID列。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 数据集 参数说明 参数名 参数类型 是否必选

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0.3以上的版本。 连接DDM实例。 连接方法具体请参考连接DDM实例。 连接成功后，打开目标逻辑库。 输入如下命令，修改表test的全局序列的cache值。 alter sequence test cache 5000 输入如下命令，查看test序列的INCREMENT值即是cache值。

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数据序列化 操作场景 Spark支持两种方式的序列化 ： Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说，具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下，KryoSerializer的性能可以达到JavaS

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为产生的新值返回给调用者。GTM作为全局唯一的节点，势必成为性能的瓶颈，所以对于需要大量频繁产生序列号的操作，如使用Bulkload（批量快速导入数据）功能进行数据导入场景，是非常不推荐产生默认序列值的。比如，在下面所示的场景中， INSERT FROM SELECT语句的性能会非常慢。

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发送一次申请，GTM在当前值的基础上加步长值作为产生的新值返回给调用者。GTM作为全局唯一的节点，势必成为性能的瓶颈，所以对于需要大量频繁产生序列号的操作，如使用Bulkload工具进行数据导入场景，是不建议产生默认序列值的。比如，在下面所示的场景中， INSERT INTO SELECT

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本文使用ModelArts上的NPU Snt9B 裸金属服务器 以及其提供的昇腾镜像EulerOS-2.10-Arm-rc3-64bit-for-Snt9B-BareMetal-with-CANN7.0.RC1，具体镜像环境可参考NPU Snt9B裸金属 服务器 支持的镜像详情。该Snt9B资源中的Python环境为3

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目标库对象名最大支持63个字符。源库存在超过目标库长度限制的对象名。 待确认提示及处理建议 不通过原因：目标库对象名最大支持63个字符。源库存在超过目标库长度限制的对象名。 处理建议： 在同步对象中去除该对象。 如果对象是表，建议映射成符合条件的表名。 父主题： 数据库参数检查

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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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