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需求选择合适的维度和度量来计算和展示指标。这些指标和维度共同构成了数据模型的基础框架。四、实际应用中的注意事项在实际应用中，需要注意以下几点来更好地理解和运用指标和维度：明确业务需求：在选择指标和维度时，首先要明确业务需求和分析目的。这有助于确定需要关注的指标和维度，以及它们之间
三、指标与维度的关系 在数据分析中，指标和维度通常是相辅相成的。它们之间的关系可以概括为以下几点： 指标基于维度计算：指标通常是基于度量（如销售额、用户数等）和维度（如时间、地区等）计算得出的。例如，销售额是一个度量，而月销售额则是一个基于时间维度的指标。 维度用于分组和
【问题简要】获取指定日期内的坐席维度监控指标接接口中的数据比如接通量，外呼量，等外呼统计数据是什么逻辑计算的【问题类别】【必填】 坐席【AICC解决方案版本】【必填】 AICC 8.12.0【期望解决时间】2023/05/23【问题现象描述】【必填】 获取指定日期内的坐席维度监控指标
【问题来源】【必填】 贵州119 【问题简要】【必填】CMS座席维度话务指标5min粒度表人工呼入通话次数“in_call_succ_num”字段异常【问题类别】【必填】 CC-CMS ->CMS座席维度话务指标5min粒度表【AICC解决方案版本】【必填】 AICC-8
星网 【问题简要】【必填】监控指标查询【问题类别】【必填】 cmsapp【AICC解决方案版本】【必填】 aicc8.141【期望解决时间】【选填】尽快【问题现象描述】【必填】 通过接口查询技能队列维度的历史监控指标返回为空，接口调用是成功的，不知道这
【问题来源】百信银行【问题简要】调用座席维度的历史监控指标接口，返回数据有误【问题类别】话单【AICC解决方案版本】 【AICC可选择版本：AICC 8.12.0】 【UAP可选择版本：UAP9600 V100R005C05】 【CTI可选择版本：ICD V30
【问题来源】【必填】 【武汉农商行】 【问题简要】【必填】 AICC CC-CMS产品中关于“获取指定日期的技能维度的历史监控指标”接口中的参数skills字段。【问题类别】【必填】 【aicc cc-cms】【AICC解决方案版本】【必填】 【AICC可选择版本：AICC
接口地址:https://10.90.2.43:18400/rest/cmsapp/v1/openapi/hisindex/agentforday参数:{"vdn":"1", "beginDayTime":"2023-03-13 00:00:00","endDayTime":"2023-03-13
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【问题来源】【必填】 【武汉农商行】 【问题简要】【必填】 AICC 8.14.0 CC CMS 产品中通过“获取技能维度的历史监控指标”接口获取当天指定技能队列的20s内人工接通数报0100002参数不合法。【问题类别】【必填】 【aicc cc-cms】【AICC解决方案版本】【必填】
unsqueeze需要，否则报错 expand(3,2,2)参数就是目标维度。 是复制方式，最后的维度必须能整除 if __name__ == '__main__': import torch x = torch.Tensor([[1,2], [2,3], [3,4]])
7], [7, 8, 9, 10]]) d = a.reshape((2,2)) 使用场合： 降低维度： 比较适合有的维度只有单个子集的适合
括了评价指标的确定。具体来说，评价指标一般包括两种：一种是默认的内置指标，可以直接调用的；还有一种，就是自定义指标。 一、默认指标 通常情况下，我们可以直接使用 Keras API 为开发者提供的默认损失函数，下面列出一些常用的评价指标： 指标 解释
指标字典，其实就是对指标的管理，指标多了以后，为了共享和统一修改和维护，我们会在Excel中维护所有的指标。当然，Excel对于共享和版本控制也不是很方便，有条件的话，可以开发个简单的指标管理系统，再配合上血缘关系，就更方便追踪数据流转了。
指标字典，其实就是对指标的管理，指标多了以后，为了共享和统一修改和维护，我们会在Excel中维护所有的指标。当然，Excel对于共享和版本控制也不是很方便，有条件的话，可以开发个简单的指标管理系统，再配合上血缘关系，就更方便追踪数据流转了。
【问题现象】一般会在监控面板-》监控-》主机监控中提示XXX指标已过期，请排查 【常见版本】8.1.1及更早版本 【定位思路】过期指标-旧数据，无最新数据，总体来说两个定位方向 方向一、指标采集问题 指标采集问题就是停止采集或者采集数据时间不对 1、停止采集首先排查dms-ag
3,1 表示最外层括号中有3条数据，2个逗号 torch的数据维度表示，从外向里表示，[3,1]，表示外面有3行1列 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional
统计第2维数据全部小于3的 import torch data_a=torch.arange(0, 6) data= data_a.reshape([3,2]) data_b= data_a.clone().reshape([3,2]) data[data<3]=0
本课程主要介绍GaussDB指标异常的相关知识，区别于告警，指标异常重点在于发现问题同时能帮助定位问题的根因，并在部分场景中给出修复建议，从而提高了数据库运维效率。
讲解torch扩展维度 在深度学习中，经常需要对张量进行形状变换和维度扩展操作。PyTorch库提供了丰富的函数和方法来方便地操作张量的维度。本文将重点讲解torch.unsqueeze和torch.unsqueeze_函数，它们可以用来扩展张量的维度。 1. torch.unsqueeze
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