深度学习自定义浮点精度_数据实例概述-华为云

数据实例概述

参数值。枚举、分类、JSON、参考对象、浮点型（自定义精度）和文件类型属性的入参值不允许为空字符串；文本、长文本、URL和人员类型属性的入参值允许为空字符串，返回结果会返回该空字符串。如果输入的浮点型（自定义精度）类型属性值超过自定义标度，会先四舍五入到指定标度后再校验。如

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原生数据类型

19209290E-07F。若两个浮点数的差值的绝对值在这个范围内就认为相等。 DOUBLE 双精度浮点型，存储空间为8字节，在NULL情况下，采用计算值默认值为0。由于浮点类型的数据在计算机中的存储方式的限制，在比较两个浮点类型的数据是否相等时，因存在精度问题，不能直接采用“a==b

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原生数据类型

19209290E-07F。若两个浮点数的差值的绝对值在这个范围内就认为相等。 DOUBLE 双精度浮点型，存储空间为8字节，在NULL情况下，采用计算值默认值为0。由于浮点类型的数据在计算机中的存储方式的限制，在比较两个浮点类型的数据是否相等时，因存在精度问题，不能直接采用“a==b

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自动学习

开发，自动生成满足用户精度要求的模型。可支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计，还提供了“自动学习白盒化”的能力，开放模型

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创建数据实体

长文本”类型属性的文本长度设置。有效范围 “类型”选择为“整型”、“长整型”、“浮点型”、“浮点型（自定义精度）”时，可根据实际业务需求进行设置。 “类型”选择为“浮点型”或“浮点型（自定义精度）”时，“有效范围”只能选择为“左开右开()”。左开右开()：表示不包括区间边界的两个值。例如(a

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学习任务

学习任务管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。入口展示图1 入口展示创建学习任务操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】图2 新建学习任务基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填图3

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学习目标

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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数字操作函数

GaussDB数据库差异 1 log2() 支持小数位显示与MySQL存在差异，受GaussDB浮点数据类型限制，可通过参数extra_float_digits控制小数位个数显示。由于输入精度内部处理差异，GaussDB与MySQL会存在结果计算差异。支持数据类型有： bigint、int16、int、smallint

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IoTDB支持的数据类型和编码

RLE, TS_2DIFF, GORILLA, FREQ, ZIGZAG FLOAT 单精度浮点数 PLAIN, RLE, TS_2DIFF, GORILLA, FREQ DOUBLE 双精度浮点数 PLAIN, RLE, TS_2DIFF, GORILLA, FREQ TEXT 字符串

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什么是图像搜索

数据的入库和搜索，帮助用户构建托管式的场景化搜索服务，打造智能化业务系统，提升业务效率。产品优势搜索高精度依托华为云盘古大模型，海量数据学习迭代，具备行业领先的搜索精度。服务高性能分布式搜索服务架构，自研向量检索引擎，企业级稳定性，百亿数据毫秒级响应。定制化服务提供

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数字操作函数

GaussDB 数据库差异 1 log2() 支持小数位显示与MySQL存在差异，受GaussDB浮点数据类型限制，可通过参数extra_float_digits控制小数位个数显示；由于输入精度内部处理差异，GaussDB与MySQL会存在结果计算差异；支持数据类型有：bigint、int16、int、smallint

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PyTorch迁移精度调优

移过程的精度问题一般包括： loss曲线与CPU/GPU差异不符合预期。验证准确度与CPU/GPU差异不符合预期。在迁移到NPU环境下训练发现以上问题时，说明精度存在偏差，需要进一步做精度调优。下文将分别阐述精度诊断的整体思路和借助工具如何进行精度问题的定位。精度调优总体思路

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智能文档解析

智能文档解析功能介绍智能文档解析基于领先的深度学习技术，对任意含有结构化信息的文档图像进行键值对提取、表格识别与版面分析并返回相关信息。不限制版式情况，可支持多种证件、票据和规范行业文档，适用于各类行业场景。应用场景金融：银行回单、转账存单、理财信息截图等。政务：身份证、结婚证、居住证、各类企业资质证照。

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货币类型

34'::float8::numeric::money; 这种用法是不推荐使用的。浮点数不应该用来处理货币类型，因为小数点的位数可能会导致错误。 money类型的值可以转换为numeric类型而不丢失精度。转换为其他类型可能丢失精度，并且必须通过以下两步来完成： 1 SELECT '52093.8

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货币类型

34'::float8::numeric::money; 这种用法是不推荐使用的。浮点数不应该用来处理货币类型，因为小数点的位数可能会导致错误。 money类型的值可以转换为numeric类型而不丢失精度。转换为其他类型可能丢失精度，并且必须通过以下两步来完成： 1 openGauss=# SELECT

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货币类型

34'::float8::numeric::money; 这种用法是不推荐使用的。浮点数不应该用来处理货币类型，因为小数点的位数可能会导致错误。 money类型的值可以转换为numeric类型而不丢失精度。转换为其他类型可能丢失精度，并且必须通过以下两步来完成： 1 SELECT '52093.8

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支持的数据类型

8字节整数 BIGINT BIGINT 单精度浮点数 FLOAT4 (REAL) FLOAT 双精度浮点型 FLOAT8(DOUBLE PRECISION) DOUBLE 科学数据类型 DECIMAL[p (,s)] 最大支持38位精度 DECIMAL最大支持38位（HIVE 0

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列存表支持的数据类型

4 bigint 大范围的整数，别名为INT8。 8 decimal 任意精度型。可变长度 numeric 任意精度型。可变长度 real 单精度浮点数。 4 double precision 双精度浮点数。 8 smallserial 二字节序列整型。 2 serial 四字节序列整型。

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提交排序任务API

域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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管理功能配置

长整型、浮点型、浮点型（自定义精度）、布尔值、日期、枚举、分类、URL和文件类型。数量：用于约束应用运行态下该实体可添加对应扩展属性类型的数量。如果应用的数据库类型为mysql，文本、长文本、布尔、日期、分类属性类型的数量不可超过200个，整型、长整型、浮点型、浮点型（自定义

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货币类型

34'::float8::numeric::money; 这种用法是不推荐使用的。浮点数不应该用来处理货币类型，因为小数点的位数可能会导致错误。 money类型的值可以转换为numeric类型而不丢失精度。转换为其他类型可能丢失精度，并且必须通过以下两步来完成： 1 openGauss=# SELECT

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