严格模式的作用 严格模式的意思是，对于导入过程中的列类型转换进行严格过滤。 严格过滤的策略如下： 对于列类型转换来说，如果开启严格模式，则错误的数据将被过滤。这里的错误数据是指：原始数据并不为 null ，而在进行列类型转换后结果为 null 的这一类数据。 这里说指的 列类型转换 ，并不包括用函数计算得出的 null 值。

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要求与限制 对于组件输出的内容进行适当润色，但禁止改变意思。 #输出示例 在客服与客户的对话中，客户A询问了酸奶的上货时间，客服然然回应称酸奶预计十天左右补货。因此，总结客户关心的商品为酸奶，关注的问题为酸奶的上货时间。

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第二种题目输出类型是上一题回答结果+下一题题目内容，结果只需要回答正确或者错误即可，不需要解释 2.上下题目内容不能重复，确保本次多轮对话题目唯一 3.学生输入内容也分两种类型，第一种类型是年级和学科，第二种类型是用户回答题目的答案内容 4.特别强调，输出的题目一定不能出现答案 5.调用百度接口，把题目答案和用户输入答案做比较，匹配达到90%以上显示回答正确，否则回答失败 6.请注意，你只需要匹配答案，不需要回复是什么意思

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参数说明 测试过程中每个项目后面会有1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 数字，意思是进行了10组测试，测试过程中部分内容及解释如下： 测试项目 项目说明 Dhrystone 2 using register variables 测试 string handling，该测试侧重字符串处理，没有浮点运算，结果受硬件设计和软件优化影响大 Double-Precision Whetstone 测试浮点数操作的速度和效率

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clientToken clientToken用来保证创建的幂等性，幂等性的意思是无论同一个请求被重复发送多次，其结果都和发送一次一样。这个字段是为了避免由于网络等问题导致客户端没收到响应连接就中断，然后客户端重试导致重复创建的问题。PKI系统中，所有的创建和更新接口都需要在请求中附加该字段，具体用法详见下文的API。 签名认证 PKI API会对每个访问的请求进行身份认证，以保障用户的安全。

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您的数据源中可能涉及一些特定的知识或一些不常见的字段匹配，直接提问可能无法让大模型理解相应的意思，需要您在提问前告诉大模型需要注意或学习的特定内容，在「注意事项」中进行配置，提升智能问数的准确性。 如下图中举例的，涉及到特定行业的私域名词时，可以配置 “当出现晨光、波司登、惠普等品牌限制时，请对[产品名称]字段进行筛选”，以及“无需线下配货是对[邮寄方式]字段进行筛选”等注意事项。

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数据填报的类型 数据填报是可以设置是实名表单还是匿名表单的，实名表单的意思是填报者需要登录操作，来进行实名信息的记录。当打开「实名表单」时，可以设置是否进行「覆盖更新」（由于 palo 不支持 update 操作，所以对于 palo 类型的数据源不支持「覆盖更新」），也可以设置「记录更新时间」，这样就会记录填报者更新信息的时间。同样还可以开启「记录提交时间」，记录信息第一次提交的时间。

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关联关系和学习关系是什么意思？有什么作用？ 关联关系，将指定网络实例与指定路由表关联起来，建立关联关系后，指定网络实例将会通过查询指定路由表进行流量转发。 学习关系，将指定网络实例与指定路由表建议一个学习关系，学习关系建立后，指定路由表将会自动学习关联的网络实例的路由，网络实例发布路由时，会发布到指定的路由表内。 关联关系和学习关系必须创建吗？

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