字符集 GaussDB数据库 支持指定数据库、模式、表或列的字符集，支持的范围如下。 表1 字符集列表 MySQL数据库 GaussDB 数据库 utf8mb4 支持 utf8 支持 gbk 支持 gb18030 支持 binary 支持 utf8和utf8mb4在GaussDB中为

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基于组合条件的分流 一些复杂的灰度发布场景需要使用基于条件、权重这两种路由规则的组合形式。 控制台更新基于组合条件的分流 登录U CS 控制台，在左侧导航栏中单击“服务网格”。 单击服务网格名称，进入详情页。 在左侧导航栏，单击“服务中心”下的“网格服务”，进入服务列表。 单击服务名

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VACUUM”章节）语句执行过程中，系统维护一个内部的记数器，跟踪所执行的各种I/O操作的近似开销。如果积累的开销达到了vacuum_cost_limit声明的限制，则执行这个操作的线程将睡眠vacuum_cost_delay指定的时间。然后它会重置记数器然后继续执行。 这个特性是缺省关闭的。如需开启，需要把v

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VACUUM”章节）语句执行过程中，系统维护一个内部的记数器，跟踪所执行的各种I/O操作的近似开销。如果积累的开销达到了vacuum_cost_limit声明的限制，则执行这个操作的进程将睡眠vacuum_cost_delay指定的时间。然后它会重置记数器然后继续执行。 这个特性是缺省关闭的。要想打开它，把va

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中，系统维护一个内部的记数器，跟踪所执行的各种I/O操作的近似开销。如果积累的开销达到了vacuum_cost_limit声明的限制，则执行这个操作的进程将睡眠vacuum_cost_delay指定的时间。然后它会重置记数器然后继续执行。 这个特性是缺省关闭的。要想打开它，把va

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和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而指导学习算法的方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略

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和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而指导学习算法的方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略

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为了让这种场合下的查询更具可读性，允许另外一种称作美元符界定的字符串常量书写办法。一个通过美元符界定声明的字符串常量由一个美元符号（$）、零个或多个字符组成的记号、另一个美元符号、组成字符串常量的任意字符序列、一个美元符号、与前面相同的记号、一个美元符号组成的。 gaussdb=# SELECT $$it's

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为了让这种场合下的查询更具可读性，我们允许另外一种称作"美元符界定"的字符串常量书写办法。一个通过美元符界定声明的字符串常量由一个美元符号($)、零个或多个字符组成的"记号"、另一个美元符号、组成字符串常量的任意字符序列、一个美元符号、与前面相同的记号、一个美元符号组成的。 gaussdb=# SELECT

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数据处理场景介绍 ModelArts平台提供的数据处理功能，基本目的是从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。当数据采集和接入之后，数据一般是不能直接满足训练要求的。为了保障数据质量，以免对后续操作（如数据标注、模型训练等）带

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商标分割的作用及优缺点是什么？ 优点：可使商标审查通过的部分快速进入初步审定公告，无需等待9~12个月的商标驳回复审查。 缺点：商标分割成功后，如复审部分也通过审查与公告并获准注册。则一件商标将变为两件商标，申请人对商标维护的费用将翻倍。 例如，对商标进行变更或续展时，需对两个商标均支付相关费用。

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为了让这种场合下的查询更具可读性，允许另外一种称作“美元符界定”的字符串常量书写办法。一个通过美元符界定声明的字符串常量由一个美元符号($)、零个或多个字符组成的"记号"、另一个美元符号、组成字符串常量的任意字符序列、一个美元符号、与前面相同的记号、一个美元符号组成的。 gaussdb=# SELECT $$it's

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Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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中，系统维护一个内部的记数器，跟踪所执行的各种I/O操作的近似开销。如果积累的开销达到了vacuum_cost_limit声明的限制，则执行这个操作的进程将睡眠vacuum_cost_delay指定的时间。然后它会重置记数器然后继续执行。 这个特性是缺省关闭的。要想打开它，把va

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数据集群、高斯数据库等组件，实现大气治理平台和业务的全栈优化； 以鲲鹏为底座的基础资源及技术平台，国蓝中天可以无需不同设施的深度适配问题，快速实现向安全可信路线的技术转型； 采用华为云的 MRS 存算分离以及鲲鹏解决方案，在保证性能的前提下，实现计算与存储独立按需扩容，帮助国蓝中天轻

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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训练脚本说明 yaml配置文件参数配置说明 各个模型深度学习训练加速框架的选择 模型NPU卡数取值表 各个模型训练前文件替换 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.907）

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登录管理控制台。 单击页面左上方的，选择“CDN与智能边缘 > CDN与安全防护”。 在左侧导航栏选择“安全防护 > 域名 接入”，进入“安全防护”的“域名接入”页面。 在目标域名所在行的“防护策略”栏中，单击“已开启N项防护”，进入“防护策略”页面，确认“CC攻击防护”的“状态”为“开启”，

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中，系统维护一个内部的记数器，跟踪所执行的各种I/O操作的近似开销。如果积累的开销达到了vacuum_cost_limit声明的限制，则执行这个操作的进程将睡眠vacuum_cost_delay指定的时间。然后它会重置记数器然后继续执行。 这个特性是缺省关闭的。如需开启，需要把v

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