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transformed_labels.shape[1]): y_bin_labels.append('y' + str(i)) IRIS['y' + str(i)] = transformed_labels[:, i] # 将数据集分为训练集和测试集
示例1 在HDFS通过HIVE导入TPC-H benchmark测试数据表part表及region表。
在“源库及目标库”页面，同步实例创建成功后，填选源库信息和目标库信息，单击“源库和目标库”处的“测试连接”，分别测试并确定与源库和目标库连通后，勾选协议，单击“下一步”。 图5 源库信息 表9 源库信息 参数 描述 IP地址或域名 源数据库的IP地址或域名。
Step9 推理请求 使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见表1。 通过OpenAI服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。${docker_ip}替换为实际宿主机的IP地址。
这里非直连设备的设备固有信息是测试数据，真实情况下，网关往往需要跟具体的非直连设备交互，才能得到具体的设备固有信息。
适用于个人学习、微型网站以及中小企业的开发测试环境。 存储类型 DL6 原“共享存储”，即GaussDB(for MySQL)历史版本默认支持的存储类型。
适用于个人学习、微型网站以及中小企业的开发测试环境。 存储类型 DL6 原“共享存储”，即GaussDB(for MySQL)历史版本默认支持的存储类型。2024年7月前创建的GaussDB(for MySQL)实例默认为共享存储。
然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据MySQL和kafka的地址测试队列连通性。若能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 在MySQL的flink数据库下创建表order_count，创建语句如下： CREATE TABLE `flink`.
然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据MySQL和kafka的地址测试队列连通性。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 在MySQL的flink数据库下创建表order_count，创建语句如下： CREATE TABLE `flink`.
在调整此参数时，建议先在测试环境中验证其对性能的影响，然后再在生产环境中应用。 说明： 被视为大型集群时，kube-controller-manager 会进行特定配置调整。这些配置用来优化大规模集群性能。因此阈值如果过低，规模小的集群用上的大集群的配置，反而降低性能。
start (code=exited, status=0/SUCCESS) Main PID: 495 (code=exited, status=0/SUCCESS) CGroup: /system.slice/system-hostos.slice/kdump.service 执行测试命令
如发布的是容器类商品，需要上传软件著作权证书和容器镜像测试报告。 一个软件著作权证书对应一个商品；如一个软著对应同一商品的多个功能，请在发布该商品时，添加多个规格做区分。 支持rar、zip、doc、docx、pdf、ppt、pptx格式文件。 文件大小不超过20M。
= 'datagen', 'rows-per-second' = '1', 'fields.p.length' = '1' );insert into stream_mor2 select * from datagen; 等待Flink作业运行一段时间，将datagen生成的随机测试数据持续写入
适用于个人学习、微型网站以及中小企业的开发测试环境。 存储类型 DL6 原“共享存储”，即TaurusDB历史版本默认支持的存储类型。2024年7月之前创建的TaurusDB实例默认为“共享存储”，2024年7月之后创建的TaurusDB实例默认为“DL6”。
当前不支持START TRANSACTION READ WRITE，可以直接使用START TRANSACTION进行测试写转发。 存储过程中不支持写转发。 写转发开启时，不支持创建临时表，如果需要创建临时表，可以暂时关闭写转发进行创建。
当CN节点数量为1时，业务高可靠性较低，只能用于测试，不能用于生产环境。 可用区 可用区指在同一区域下，电力、网络隔离的物理区域，可用区之间内网互通，不同可用区之间物理隔离。 可用区只支持部署在一个或者三个可用区。
source ~/.bashrc 测试数据源配置 安装后/usr/bin下面会存放生成的二进制，可执行isql -v gaussdb(数据源名称)命令。 如果显示如下信息，表明配置正确，连接成功。
出方向自定义规则，放通ICMP协议全部端口，当在Subnet-X02内实例ping测试网络连通性时，允许去往Subnet-Y01的流量流出子网。
real-time代表在线服务，将模型部署为一个Web Service，并且提供在线的测试UI与监控能力，服务一直保持运行。 batch为批量服务，批量服务可对批量数据进行推理，完成数据处理后自动停止。
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