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分组统计信息查询-最近一小时 功能介绍 根据API分组的id和最近的一段时间查询API被调用的次数，统计周期为1分钟。查询范围一小时以内，一分钟一个样本，其样本值为一分钟内的累计值。 为了安全起见，在服务器上使用curl命令调用接口查询信息后，需要清理历史操作记录，包括但不限于“~/
实例ID，在API网关控制台的“实例信息”中获取。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 api_id 是 String API的编号 duration 是 String 最近统计时长，单位必须为h和m，比如1h和1m，分别代表最近1小时和最近1分钟 请求参数 表3 请求Header参数
自动外呼集成方案 企业管理员将样本导入到自动外呼系统中，系统根据外呼策略自动执行外呼任务，呼叫成功后可转IVR、队列、座席。 图1 自动外呼集成方案 云客服通过CC-iSales模块的接口为企业提供自动外呼的集成能力，当前云客服支持如下类型的自动外呼场景： 通过自助IVR流程，拨
创建角色 背景说明 专家经验库当前规划的角色如下： 专家经验库管理员：可以对专家经验库中的图片/视频等影像样本数据进行设置标签的操作。 专家经验库浏览用户：可以自由查看专家经验库中的图片/视频。 前提条件 用户具有角色管理权限。 操作步骤 登录ISDP系统，在ISDP首页，选择“
使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计 场景描述 准备数据 发布数据集 创建样本分布统计作业 执行样本分布联合统计 数据优化 父主题： 纵向联邦建模场景
随机脱敏：支持日期类型和数值类型随机脱敏，将日期或数值脱敏为指定区间范围之内或样本库中的值。新建样本库的请参考管理样本库章节。注意，选择样本库脱敏时，OBS样本文件只能用于DLI引擎的静态脱敏任务，HDFS样本文件只能用于MRS引擎的静态脱敏任务。静态脱敏场景与引擎之间的对应关系请参考参考：静态脱敏场景介绍。
专家经验库相关的角色（专家经验库管理员、专家经验库浏览用户）已存在。 专家经验库管理员：可以对专家经验库中的图片/视频等影像样本数据进行设置标签的操作。 专家经验库浏览用户：可以自由查看专家经验库中的图片/视频。 操作步骤 登录ISDP系统，在ISDP首页，进入“公共平台->系统配置->用户
API指标统计值查询-最近一段时间 功能介绍 根据API的ID和最近的一段时间查询API被调用的次数，统计周期为1分钟。查询范围一小时以内，一分钟一个样本，其样本值为一分钟内的累计值。 为了安全起见，在服务器上使用curl命令调用接口查询信息后，需要清理历史操作记录，包括但不限于“~/
表达式，系统自动筛选符合正则筛选规则的所有特征列。 列关系 去除空值和特征列的关系。 取值如下所示： all：如果一行数据，满足设置列中的所有特征列均为空值，则丢弃此行数据。 any：如果一行数据，满足设置列中的任一特征列有空值，则丢弃此行数据。 当前操作流 从下拉框中选择当前数据操作流的名字。
资源、状态、拓扑和体验等类型的数据，通过提供5w多属性的数据字典，降低开发者理解和使用数据的知识门槛。 价值样本多 已发布经过专业数据治理的训练样本，包含专家经验和专业工具标注的样本，覆盖无线、固网、核心网和数据中心等领域业务场景，满足不同开发者的数据需要。 样本质量高 基于华为
f1-score：F1分数同时考虑精确率和召回率，让两者同时达到最高，取得平衡。 precision：精确率，又被称为查准率，是针对预测结果而言的。含义为在被预测为正的样本中实际为正样本的概率。 recall：召回率，又被称为查全率，是针对原样本而言的。含义为在实际为正的样本中被预测为正样本的概率。 support：每类标签出现的次数。
基因容器基于Kubernetes智能化基因计算任务调度和Spark等加速服务，为您提供低成本高性能的基因测序解决方案。支持对接深度学习框架，方便您深度解读报告。 秒级并发 基因容器利用容器技术的秒级并发能力，可将WGS从30小时缩短至5小时以内，对比同类竞品，使用相同样本的情况下，资源利用率大幅提升。 简单易用
据集实例的样本量会增多。 数据联合，是合并两份数据的样本，合并后数据的样本量是两份数据样本量的总和。 左表和右表特征列数不一致时，按照如下情况处理： 左表特征列数多，右表不足的特征列补充空值。 右表特征列数多，以左表为准，删除右表多余的特征列。 单击“数据目录”区域框中的，弹出“数据联合”对话框，如图2所示。
outer：仅返回左表和右表匹配的数据，不匹配的左表和右表数据全部丢弃。 inner：对左表和右表进行数据匹配，并返回左表和右表全量数据，左表或右表匹配不上的全部用“NULL”补齐。 左数据列名后缀 左数据中与右数据重复的特征列，加后缀名。支持自定义。 右数据列名后缀 右数据中与左数据重复的特征列，加后缀名。支持自定义。
创建导出任务 将当前数据集的样本导出到指定的OBS路径下。仅支持图像分类、物体检测、图像分割和自由格式数据集。 dataset.export_data(path) 示例代码 导出数据集到OBS目录 from modelarts.session import Session from
在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”和“分批训练样本数”。 “学习率”用来控制模型的学习速度，范围为(0,1]。 “训练轮次”指模型训练中遍历数据集的次数。 “分批训练样本数”又叫批尺寸（Batch Size），指一次训练所抓取的数据样本数量，影响训练速度及模型优化效果。 确认信息后，单击“开始训练”。
x异常次数和5xx异常次数。 云监控服务（Cloud Eye Service） Cloud Eye控制台监控指标 通过CTS服务收集OBS资源操作记录，便于日后的查询、审计和回溯。 云审计服务（Cloud Trace Service，CTS） 审计 标签用于标识OBS中的桶，以实现对OBS中的桶进行分类。
AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。
容与模型在训练过程中接触过的样本数据相似时，模型更容易理解提示词并生成相关的输出。这是因为模型通过学习大量的训练数据，逐渐建立起对特定模式、结构和语言的理解，因此，提示词中包含的关键词、句式和语境如果与训练数据中的模式接近，模型能够“回忆”并运用已学习的知识和指令。 不同模型间效果差异。
模型开发和训练 AutoML自动完成特征选择、超参选择及算法选择，提升模型开发效率 高效开发工具JupyterLab和WebIDE：交互式编码体验、0编码数据探索及云端编码及调试 联邦学习&重训练，保障模型应用效果 支持联邦学习，模型可以采用多地数据进行联合训练，提升样本多样性，提升模型效果
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