标准策略、极速策略和深度策略有哪些区别？ 漏洞管理服务提供支持以下3种网站扫描模式： “极速策略”：扫描的网站URL数量有限且漏洞管理服务会开启耗时较短的扫描插件进行扫描。 “深度策略”：扫描的网站URL数量不限且漏洞管理服务会开启所有的扫描插件进行耗时较长的遍历扫描。 “标准策

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IoTA.01010204 资产树深度超过配额限制 错误码描述 资产树深度超过配额限制。 可能原因 每棵资产树深度最大不超过10层。 处理建议 请检查资产树的深度是否超过10层，若超出限制，请调整资产树的建模关系保证总深度不超过10层。 父主题： 资产建模相关错误码

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主机深度采集成功，部分采集规格信息缺失 问题描述 进行主机深度采集后，在资源详情中查看采集的基本信息和规格信息，发现存在部分信息缺失的情况。 问题分析 出现该问题，可能是在安装Edge主机上的Linux采集脚本时，UNIX换行符格式不正确。正常情况下，Linux系统使用“LF”作

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Sum([...]) 数学 求数组的总和值 Sum([1,2,3])，结果为6 Avg([...]) 数学 求数组的平均值 Avg([1,2,3])，结果为2 Min([...]) 数学 求数组的最小值 Min([1,2,3])，结果为1 Max([...]) 数学 求数组的最大值 Max([1

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二维切割-异形件-服装切割请求参数 数学优化求解器-数学规划求解器请求参数 响应参数 表5 响应参数 参数 参数类型 说明 task_id String 任务ID 请求示例 表6 请求示例 名称 二维切割-方形件-电子锯创建任务请求示例 二维切割-异形件-服装切割创建任务请求示例 数学优化求解器-数学规划求解器创建任务请求示例

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把问题的输入，即需求、资源、约束条件、求解目标用一定的数学模型表示出来，然后通过数学规划和元启发式算法等多种优化引擎对模型求解。 输出优化方案 通过对数学模型的优化求解，将获得一个最优方案，用于解决实际问题。 支持功能 数学规划求解器 求解性能 LP/MIP求解性能，3万约束3.

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ChatGLM3 文本生成 对话问答、数学推理、代码生成 中文、英文 Yi 文本生成 代码生成、数学推理、对话问答 中文、英文 通义千问1.5 文本生成 代码生成、数学推理、对话问答 英文 通义千问 文本生成 对话问答、智能创作、文本摘要、翻译、代码生成、数学推理 中文、英文 通义千问2 文本生成

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恢复归档或深度归档存储对象(Harmony SDK) 功能说明 如果要获取归档或深度归档存储对象的内容，需要先将对象恢复，然后再执行下载数据的操作。对象恢复后，会产生一个标准存储类型的对象副本，也就是说会同时存在标准存储类型的对象副本和归档或深度归档存储对象，在恢复对象的保存时间

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恢复归档或深度归档存储对象(Go SDK) 功能说明 如果要获取归档或深度归档存储对象的内容，需要先将对象恢复，然后再执行下载数据的操作。对象恢复后，会产生一个标准存储类型的对象副本，也就是说会同时存在标准存储类型的对象副本和归档或深度归档存储对象，在恢复对象的保存时间到期后标准存储类型的对象副本会自动删除。

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Windows主机进行深度采集后系统镜像结果错误 问题描述 在对Windows主机进行主机深度采集后，在资源详情的规格信息中，系统镜像显示乱码。 问题分析 出现该问题可能是因为该Windows主机的区域设置和显示语言不一致，从而导致采集系统镜像信息失败。 解决方法 您可以按照以下步骤进行排查和解决：

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恢复归档或深度归档存储对象(Java SDK) 功能说明 如果要下载归档或深度归档存储对象，需要先将归档或深度归档存储对象恢复。恢复归档存储对象的恢复选项可支持两类，见下表： 选项 说明 OBS Java SDK对应值 快速恢复 恢复耗时1~5分钟。 RestoreTierEnum

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恢复归档或深度归档存储对象(Python SDK) 功能说明 归档要先将对象恢复，然后再执行下载数据的操作。对象恢复后，会产生一个标准存储类型的对象副本，也就是说会同时存在标准存储类型的对象副本和归档或深度归档存储对象，在恢复对象的保存时间到期后标准存储类型的对象副本会自动删除。

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功能描述 OptVerse服务为用户提供数学规划求解器、数值计算求解器、高级计划与排程、二维切割等多种运筹优化和数值计算问题求解能力。简要介绍如下： 数学规划求解器：找到一组满足若干约束条件，且最优化目标函数取值的解。根据目标函数、约束和变量类型可划分为不同问题。OptVerse

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请参见各服务响应参数 表3 响应参数 名称 二维切割-方形件-电子锯查询任务响应参数 二维切割-异形件-服装切割查询任务响应参数 数学优化求解器-数学规划求解器查询任务响应参数 请求示例 GET /v2/{project_id}/optverse/{service_type}/tasks/{task_id}

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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功能描述 OptVerse服务为用户提供数学规划求解器、数值计算求解器、高级计划与排程、二维切割等多种运筹优化和数值计算问题求解能力。简要介绍如下： 数学规划求解器：找到一组满足若干约束条件，且最优化目标函数取值的解。根据目标函数、约束和变量类型可划分为不同问题。OptVerse

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OptVerse是为客户提供生产运作、资源分配和管理效率优化的服务，通过数学规划和元启发式算法等多种优化引擎，以及不同的策略选择和约束场景，为用户构建高效、多样化的运筹优化解决方案和服务。运筹优化已运用于制造、运输、物流、金融服务、政府公用事业等各个领域。 数学优化求解器 适用于以下优化场景： 供应链领域中的生产计划与排程制定的优化求解能力

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CoT思维链 对于复杂推理问题（如数学问题或逻辑推理），通过给大模型示例或鼓励大模型解释推理过程，可以引导大模型生成准确率更高的结果。 单样本/多样本 可以在提示词中提供示例，让模型先学习后回答，在使用这种方法时需要约束新样例不能照抄前面给的参考样例，新样例必须多样化、不能重复等

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pi() 返回值说明 返回DOUBLE类型的值。 示例代码 返回3.141592653589793。 select pi(); 父主题： 数学函数

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命令格式 e() 返回值说明 返回DOUBLE类型的值。 示例代码 返回2.718281828459045。 select e(); 父主题： 数学函数

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内置函数 数学运算函数 字符串函数 时间函数 条件函数 类型转换函数 集合函数 值构建函数 属性访问函数 Hash函数 聚合函数 表值函数 父主题： 函数

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