上回在鲲鹏平台上搭建了合规模型的代码和SO库，同时利用port advisoring工具进行依赖库扫描并建仓。除此之外，在测试节点上还有测试要完成。这是整体迁移的部分，合规模型依赖软件包。       这些软件包从而何来，为何存在于合规模型？      要说明这个问题，要从合规模型的业务场景说起。合规模型是用于JJ银行法审合同阶段，由于智能法审功能需要依赖专家经验，尤其这几个环节：合同识别、合同比对、合同关联审核、合同模版生成。合同识别是对这类合同进行自动判别，是文本语义分析环节。得到合同文本内容后，需要对合同历史版本进行比对，分析差异。接着对评审点进行审核，这是对评审点词条进行核对，如果评审点内容跟法务库里的词条产生冲突或不符，则产生合同异常信息。如果没有异常信息，对这类合同生成一个合同模版并留白。      在这一系列动作之前，还有打标签的环节。      这些业务场景如此复杂，证明了智能法审的功能比如牵涉很多功能点，处理多模态数据，比如图片、扫描件、电子文档、影印件........这些数据处理，会引入功能繁杂的软件依赖包。      例如合同比对，当时曾测试了两种方案，采用MICROS的插件，这是专门针对office软件的插件，比对效果非常好，就是目前MICROS软件里的比对功能专业插件，但缺点是不能定制改写，只适合office系列软件文档。随着GCH要求，银行逐步采用wps等办公软件，这个插件不兼容。      如何将这些插件软件包进行鲲鹏迁移，我们下次接着聊。

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华为云开发者日·广州站来啦！参加“通过鲲鹏DevKit代码迁移工具快速完成X86软件包重构”项目，提出你的建议有机会获得开发者盲盒礼包惊喜不容错过，快叫上小伙伴一起来吧【体验项目】通过鲲鹏DevKit代码迁移工具快速完成X86软件包重构【活动时间】2024年5月23日-5月31日【参与方式】直接在此活动帖下方回帖提建议即可比如对产品功能的改进建议、对活动流程的感想、对现场活动的感悟等等PS：不要少于30字哦~【获奖规则】奖项设置有效回复楼层评选条件获奖名额激励礼品优质建议奖20对产品功能有改进价值的建议1名开发者盲盒礼品价值50-100元积极反馈奖20优质建议奖轮空的情况下进行抽取抽取1名开发者盲盒礼品价值50元【活动规则】1、本帖的回帖建议不少于30字，仅限于对“通过鲲鹏DevKit代码迁移工具快速完成X86软件包重构”体验项目，其他项目建议不参与此次活动，否则将视为无效内容。2、本次活动将根据实际参与情况发放奖励，包括但不限于用户百分之百中奖或奖项轮空的情况；以上奖品均为实物奖品，具体发放视出库情况而定；3、活动预计于结束后七天内完成奖项公示，并于结束后15个工作日内完成邮寄。【温馨提示】1、请务必使用个人实名账号参与活动（IAM、企业账号等账号参与无效）。如一个实名认证对应多个账号，只有一个账号可领取奖励，若同一账号填写多个不同收件人或不同账号填写同一收件人，均不予发放奖励。2、所有获得奖品的获奖用户，请于获奖后3日内完成实名认证，否则视为放弃奖励。

在MDC610使用LLVM交叉编译IPOPt库时发现，IPopt需要使用gfortran编译器，当前的交叉编译工具中并没有gfortran编译器，请问这个怎么解决

示例drop table if exists tmp_ta; create temp table tmp_ta( gender char, type char, price text, number text, sequence int ); insert into tmp_ta values('M','O', 1,20, 1); insert into tmp_ta values('M','M', 2,40, 2); insert into tmp_ta values('F','O', 3,30, 3); insert into tmp_ta values('F','M', 4,50, 4); insert into tmp_ta values('M','M', 4,60, 5); insert into tmp_ta values('F','O',4,40, 6);获得效果gendertypepricenumberjsonb_stringsequenceFO330{"3": "30"}3FM450{"3": "30", "4": "50"}4FO440{"3": "30", "4": "40"}6MO120{"1": "20"}1MM240{"1": "20", "2": "40"}2MM460{"1": "20", "2": "40", "4": "60"}5采用SQL示例select gender, type, price, number ,jsonb_object_agg(price,number) over(partition by gender order by sequence),sequence from tmp_ta;对应效果说明jsonb_object_agg聚合函数配合over进行移动聚合，可以实现相关json的key去重、以及累加聚合；若需要实现机械json聚合（不根据key去重），可以采用jsonb_agg及jsonb_build_object拼接select gender, type, price, number ,jsonb_agg(jsonb_build_object(price,number)) over(partition by gender order by sequence),sequence from tmp_ta;

出现这种问题，不知道哪里出差错了，请各位大佬帮忙看看，能不能解决一下

 (ulab环境)进行ABC的应用包迁移到ulab环境,原环境中roma页面一直处于刷新状态，无法进行打包，导出，导致无法进行迁移

进行ABC的应用包迁移到ulab环境，安装到ulab环境之后，项目在库下面，原因是因为安装的资产包，改成源码包在进行安装，无法安装，这种情况该如何处理麻烦尽快解决，比较急迁移环境，谢谢顾庆耀/18068848554/guqingyao@chinasoftinc.com

华为云开发者日·2023年度创享峰会来啦！参加“使用DevKit快速完成C&C++程序源码迁移”，提出你的建议有机会获得开发者盲盒礼包惊喜不容错过，快叫上小伙伴一起来吧【体验项目】使用DevKit快速完成C&C++程序源码迁移【活动时间】2023年12月20日-12月31日【参与方式】直接在此活动帖下方回帖提建议即可比如对产品功能的改进建议、对操作流程的感想、对现场活动的感悟等等PS：不要少于30字哦~【获奖规则】奖项设置有效回复楼层评选条件获奖名额激励礼品优质建议奖20对产品功能有改进价值的建议1名开发者盲盒礼品价值50-100元积极反馈奖20优质建议奖轮空的情况下进行抽取抽取1名开发者盲盒礼品价值50元【活动规则】1、本帖的回帖建议不少于30字，仅限于对“使用DevKit快速完成C&C++程序源码迁移”体验项目，其他项目建议不参与此次活动，否则将视为无效内容。2、本次活动将根据实际参与情况发放奖励，包括但不限于用户百分之百中奖或奖项轮空的情况；以上奖品均为实物奖品，具体发放视出库情况而定；3、活动预计于结束后七天内完成奖项公示，并于结束后15个工作日内完成邮寄。【温馨提示】1、请务必使用个人实名账号参与活动（IAM、企业账号等账号参与无效）。如一个实名认证对应多个账号，只有一个账号可领取奖励，若同一账号填写多个不同收件人或不同账号填写同一收件人，均不予发放奖励。2、所有获得奖品的获奖用户，请于获奖后3日内完成实名认证，否则视为放弃奖励。

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【国能准能项目】项目开发环境迁移，安装源码包，报错，麻烦看下，怎么处理

训练框架版本： Pytorch-1.11 训练硬件： 910B训练insightface 中的 partial_fc 报错：IndexPutTraceback (most recent call last): File "train.py", line 214, in <module> main(parser.parse_args()) File "train.py", line 157, in main loss: torch.Tensor = module_partial_fc(local_embeddings, local_labels, opt) File "/home/ma-user/anaconda3/envs/Pytorch-1.11.0/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1110, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/cache/development-space/arcface_torch/partial_fc.py", line 213, in forward loss = self.dist_cross_entropy(logits, labels) File "/home/ma-user/anaconda3/envs/Pytorch-1.11.0/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1110, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/cache/development-space/arcface_torch/partial_fc.py", line 498, in forward return DistCrossEntropyFunc.apply(logit_part, label_part) File "/cache/development-space/arcface_torch/partial_fc.py", line 464, in forward loss[index] = logits[index].gather(1, label[index])RuntimeError: Run:/usr1/workspace/FPTA_Daily_open_pytorchv1.11.0-3.0.tr6/CODE/torch_npu/csrc/framework/OpParamMaker.cpp:136 NPU error,NPU error code is:500002EZ9999: Inner Error, Please contact support engineer!EZ9999 The input dtype of x1 x2 y is equal, please check![FUNC:IndexPutVerify][FILE:matrix_calculation_ops.cc][LINE:4676] TraceBack (most recent call last): Verifying IndexPut failed.[FUNC:InferShapeAndType][FILE:infershape_pass.cc][LINE:135] Call InferShapeAndType for node:IndexPut(IndexPut) failed[FUNC:Infer][FILE:infershape_pass.cc][LINE:117] process pass InferShapePass on node:IndexPut failed, ret:4294967295[FUNC:RunPassesOnNode][FILE:base_pass.cc][LINE:530] build graph failed, graph id:140, ret:1343242270[FUNC:BuildModel][FILE:ge_generator.cc][LINE:1484] [Build][SingleOpModel]call ge interface generator.BuildSingleOpModel failed. ge result = 1343242270[FUNC:ReportCallError][FILE:log_inner.cpp][LINE:161] [Build][Op]Fail to build op model[FUNC:ReportInnerError][FILE:log_inner.cpp][LINE:145] build op model failed, result = 500002[FUNC:ReportInnerError][FILE:log_inner.cpp][LINE:145] build graph failed, graph id:141, ret:1343242270[FUNC:BuildModel][FILE:ge_generator.cc][LINE:1484] build graph failed, graph id:142, ret:1343242270[FUNC:BuildModel][FILE:ge_generator.cc][LINE:1484]

Quantile 分位数函数 1) Teradata语法: Quantile(分位值,排序字段)    分位数用于将一组记录分成大致相等的部分；    最常见的分位数是百分位数（基于100），也有4、3、10分位数；    分位数的列和值都按升序输出；     2) 举例 2.1) 例子1 SELECT salesdate, sales, Quantile(100,sales) FROM daily_sales WHERE salesdate ='2023-02-16' AND itemid = 10; -- 替换等价SQL： SELECT salesdate, sales, floor((RANK() OVER (ORDER BY sales) - 1) * 100 / COUNT(*) OVER()) FROM daily_sales WHERE salesdate ='2023-02-16' AND itemid = 10; -- 返回结果示例  salesdate| sales| floor  ----------+------+------ 2023-02-16| 1.10 | 0 2023-02-16| 1.10 | 0 2023-02-16| 1.20 | 33 2023-02-16| 1.30 | 50 2023-02-16| 1.40 | 66 2023-02-16| 1.50 | 83