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probed the condition. lastTransitionTime No String Last time the condition transitioned from one status to another. reason No String Unique, one-word
鼠标悬停在在线用户数、信道利用率、干扰率等指标上时，会显示该指标的好、中、差阈值范围。如果指标数值属于中阈值范围时，该数值会被标为橙色；如果指标数值属于差阈值范围时，该数值会被标为红色。
plain指定该类型的数据将总是被存储在线内并且不会被压缩。（对定长类型只允许plain） extended 指定系统将首先尝试压缩一个长的数据值，并且将在数据仍然太长的情况下把值移出主表行。 external允许值被移出主表， 但是系统将不会尝试对它进行压缩。
用例在线评审 用户可以对已创建的测试用例进行评审。 新建评审 登录软件开发生产线首页，搜索目标项目并单击项目名称，进入项目。 单击导航栏“测试 > 测试用例” 。 选择对应的测试类型页签，单击需要评审用例所在行右侧的图标，单击“新建评审”。
鼠标悬停在在线用户数、信道利用率、干扰率等指标上时，会显示该指标的好、中、差阈值范围。如果指标数值属于中阈值范围时，该数值会被标为橙色；如果指标数值属于差阈值范围时，该数值会被标为红色。
填写参数值，单击“开始测试”，即可在线发送API请求，在右侧可以看到API请求详情及返回内容。 测试过程中，如果数据服务API查询及返回数据的总时长超过默认60秒，会报超时错误。 如果测试失败，请查看错误提示并做相应的修改重新测试。
} std::cout << "------request finished--------" << std::endl; return0; 代码示例自动生成 API Explorer提供API检索及平台调试，支持全量快速检索、可视化调试、帮助文档查看和在线咨询
inline: UI在线编辑代码。 zip: 函数代码为zip包。 obs: 函数代码来源于obs存储。 jar: 函数代码为jar包，主要针对Java函数。 Custom-Image-Swr: 函数代码来源于SWR自定义镜像。
在线扩容重分布场景中，如果普通表和分区表正在重分布，交换分区语句有可能中断正在重分布的普通表或分区表（取决于交换分区和重分布语句是否产生锁冲突），通常重分布的普通表或分区表被中断后会重试2次，但同一个表交换分区执行过于频繁可能导致普通表或分区表多次重试重分布都失败。
具体操作请参见设置全屏模式在线时长。 仪表盘设置 选择待操作的仪表盘，在“仪表盘”页面右上角单击。具体操作请参见新增变量。
表1 参数说明 流水线源 参数项 说明 Repo 提供企业代码托管的全方位服务，为软件开发者提供基于Git的在线代码托管服务。 代码库名称 选择可用的源码仓库。 默认分支 手工或定时执行流水线时默认使用的分支。
inline: UI在线编辑代码。 zip: 函数代码为zip包。 obs: 函数代码来源于obs存储。 jar: 函数代码为jar包，主要针对Java函数。 Custom-Image-Swr: 函数代码来源于SWR自定义镜像。
以下服务启动介绍的是在线推理方式，离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html#offline-batched-inference。
选择“在线调研”页签，单击“云平台采集”，进入云平台采集参数配置页面。 图1 云平台采集 根据表1，完成基础配置和任务配置区域的参数配置。 表1 基础配置和任务配置区域参数配置说明 区域 参数 说明 是否必选 基础配置 任务名称 自定义发现任务名称。
默认false且首次配置时不允许设置为true，当链路为URL开局链路且设备在线时支持使能。V600系列设备不支持使能此功能。V300系列设备，首次配置后，新增开局链路时必须使能该配置。
在线安装工具和软件。 执行yum install python2安装python2。 [root@ecs opt]# yum install python2 执行yum install python-pip安装pip。
connection_status_update_time String 设备最近一次连接状态(ONLINE:在线，OFFLINE：离线，ABNORMAL：异常)变化时间。
inline: UI在线编辑代码。 zip: 函数代码为zip包。 obs: 函数代码来源于obs存储。 jar: 函数代码为jar包，主要针对Java函数。 Custom-Image-Swr: 函数代码来源于SWR自定义镜像。
请检查MgC Agent（原Edge）采集器的状态，并确保其在线。
在线学习(ftrl) 初始梯度累加和 (initial_accumulator_value) 是 Double 用来动态调整学习步长。取值范围(0,1]，默认值为0.1。 L1正则项系数(lambda1) 是 Double 叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。
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