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- java控制流圖節(jié)點 內容精選 換一換
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Integer 當前節(jié)點池中所有節(jié)點數量（不含刪除中的節(jié)點）。 creatingNode Integer 當前節(jié)點池中處于創(chuàng)建流程中的節(jié)點數量。 deletingNode Integer 當前節(jié)點池中刪除中的節(jié)點數量。 phase String 節(jié)點池狀態(tài)。 空值：可用（節(jié)點池當前節(jié)點數已達到預期，且無伸縮中的節(jié)點）來自：百科來自：百科
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GaussDB 支持分片數量擴容。 協調節(jié)點數量擴容 GaussDB支持協調節(jié)點擴容。 協調節(jié)點縮容 隨著業(yè)務下降，數據庫協調節(jié)點利用率低，資源浪費嚴重。為提高資源利用率，需要對協調節(jié)點進行縮容。GaussDB支持協調節(jié)點縮容操作。 磁盤擴容 GaussDB實例使用一段時間后業(yè)務攀升，原申請磁來自：專題![]()
的終端節(jié)點到終端節(jié)點服務的連接通道，可以實現跨VPC的資源通信。 說明：VPC終端節(jié)點的跨VPC通信與VPC的對等連接在安全性、通信方向、路由配置等方面存在差異。 詳細內容，請參考VPC終端節(jié)點和對等連接有什么區(qū)別？ 圖2 跨VPC連接場景示意圖 如圖2所示，利用終端節(jié)點與終端節(jié)來自：專題![]()
收納到數據集中，然后用這些標注數據進行第一版的目標識別模型訓練。 訓練出來的模型只是利用傳統圖像處理能夠識別成功的圖片進行學習。對于不成功的圖片，我們進一步使用 OCR 。OCR能夠識別出圖像中的文字內容及其位置。結合第一階段的目標識別模型進行結果融合，可以得到更為精確的可點擊區(qū)域結來自：百科![]()
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string 是 節(jié)點的規(guī)格,CCE支持的節(jié)點規(guī)格請參考節(jié)點規(guī)格說明獲取。 az string 是 待創(chuàng)建節(jié)點所在的可用區(qū),需要指定可用區(qū)(AZ)的名稱。 CCE支持的可用區(qū)請參考地區(qū)和終端節(jié)點 os string 否 節(jié)點的操作系統類型。具體支持的操作系統請參見節(jié)點操作系統說明。來自：百科![]()
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G、過程間控制流圖ICFG、調用圖CG；（子）圖同構—大多數結構相似性方法是檢查圖同構的變化，其中涉及到方法有K子圖匹配、路徑相似性、圖嵌入。 基于特征的相似度：計算相似性的常見方法（28種）是將一段二進制代碼表示為向量或一組特征，使得類似的二進制代碼具有相似的特征向量或特征集。這里應用最多的是利用機器學習來實現。來自：百科
