超分辨率转换

类型转换 概述 操作符 函数 值存储 UNION，CASE和相关构造

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转换函数 cast转换函数 HetuEngine会将数字和字符值隐式转换成正确的类型。HetuEngine不会把字符和数字类型相互转换。例如，一个查询期望得到一个varchar类型的值，HetuEngine不会自动将bigint类型的值转换为varchar类型。 如果有必要，可以将值显式转换为指定类型。

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转换函数 本文主要介绍操作符函数的语法规则，包括参数说明、函数示例等。 函数列表 表1 转换函数列表 类型 函数名称 功能描述 基础类型转换 ct_int 将字段或表达式的值转换为整数。 ct_float 将字段或表达式的值转换为浮点数。 ct_str 将字段或表达式的值转换为字符串。

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类型转换 概述 操作符 函数 值存储 UNION，CASE和相关构造

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转换函数 cast转换函数 HetuEngine会将数字和字符值隐式转换成正确的类型。HetuEngine不会把字符和数字类型相互转换。例如，一个查询期望得到一个varchar类型的值，HetuEngine不会自动将bigint类型的值转换为varchar类型。 如果有必要，可以将值显式转换为指定类型。

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分隔转换 概述 “分隔转换”算子，将已有字段的值按指定的分隔符分隔后生成新字段。 输入与输出 输入：需要分隔的字段 输出：分隔后的字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 输入字段名 被分隔的字段名，需填写上一个转换步骤生成的字段名。 string 是

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被拼接字段名 配置需要被拼接字段名。 字段名：需填写上一个转换步骤生成的字段名，可添加多个。 map 是 无 数据处理规则 按顺序将“被拼接字段名”中配置的字段的值，通过连接符拼接后，赋给“输出字段名”。 当有字段的值为null时，会转化为空字符串，再与其它字段值拼接。 样例 通过“

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分隔转换 概述 “分隔转换”算子，将已有字段的值按指定的分隔符分隔后生成新字段。 输入与输出 输入：需要分隔的字段 输出：分隔后的字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 输入字段名 被分隔的字段名，需填写上一个转换步骤生成的字段名。 string 是

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类型转换 概述 操作符 函数 值存储 UNION，CASE和相关构造 父主题： SQL参考

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类型转换 概述 操作符 函数 值存储 UNION，CASE和相关构造 父主题： SQL参考

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GROUP BY转换 MySQL/ADB分组查询的时候允许查询非分组字段，不报错；DWS分组查询时只能查询分组字段和聚集函数，报错。因此补齐没有group by的查询分组字段。 输入示例 1 SELECT e.department_id, department_name, ROUND(AVG(salary)

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类型转换 概述 操作符 函数 值存储 UNION，CASE和相关构造 父主题： SQL参考

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类型转换 概述 操作符 函数 值存储 UNION，CASE和相关构造 父主题： SQL参考

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类型转换 概述 操作符 函数 值存储 UNION，CASE和相关构造 父主题： SQL参考

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被拼接字段名 配置需要被拼接字段名。 字段名：需填写上一个转换步骤生成的字段名，可添加多个。 map 是 无 数据处理规则 按顺序将“被拼接字段名”中配置的字段的值，通过连接符拼接后，赋给“输出字段名”。 当有字段的值为null时，会转化为空字符串，再与其他字段值拼接。 样例 通过“

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数据类型转换和转换函数 日期时间字符串、日期时间对象和Unix时间戳的相互转换方式和对应转换函数如下图所示。 上图所示的转换场景和对应的转换函数具体描述如下表所示。 转换场景 转换函数 日期时间对象和Unix时间戳的相互转换 日期时间对象转为Unix时间戳。 dt_parseti

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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