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object 通过样本属性搜索。 parent_sample_id 否 String 父样本ID。 sample_dir 否 String 根据样本所在目录搜索（目录需要以/结尾），只搜索指定目录下的样本，不支持目录递归搜索。 sample_name 否 String 根据样本名称搜索（含后缀名）。
ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。只需三步，标注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理
生成ASP报告的总的样本数。 Slice Count 总的采样次数。 Average Active Sessions 平均活跃会话数。 Boundary Time 内存中样本和磁盘样本的分割时间点。 Data Source 生成ASP报告的样本中，来自内存中的样本数和来自磁盘上的样本数。 表2
sign sign函数用于返回a所对应的正负号。 命令格式 sign(DOUBLE a) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 a 是 DOUBLE、BIGINT、DECIMAL、STRING类型。 参数a的格式包括浮点数格式、整数格式、字符串格式。 返回值说明
object 通过样本属性搜索。 parent_sample_id String 父样本ID。 sample_dir String 根据样本所在目录搜索（目录需要以/结尾），只搜索指定目录下的样本，不支持目录递归搜索。 sample_name String 根据样本名称搜索（含后缀名）。
为什么微调后的模型，回答中会出现乱码 为什么微调后的模型，回答会异常中断 为什么微调后的模型，只能回答在训练样本中学过的问题 为什么微调后的模型，输入与训练样本相似的问题，回答与训练样本完全不同 为什么微调后的模型，评估结果很好，但实际场景表现却很差 多轮问答场景，为什么微调后的效果不好
横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情况，联合多个参与者的具有相同特征的多行样本进行联邦机器学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的
倍的Apdex阈值。 如何计算Apdex APM中，Apdex阈值即自定义阈值中设置的阈值，应用响应时延即服务时延，Apdex取值范围为0～1，计算公式如下： Apdex=（满意样本*1+可容忍样本*0.5+令人沮丧样本*0）/样本总数 其计算结果表示应用的不同性能状态，即用户对
对接多种主流数据存储系统，为数据消费者实现多方数据的融合分析，参与方敏感数据能够在聚合计算节点中实现安全计算。 多方联邦训练 对接主流深度学习框架实现横向和纵向联邦建模，支持基于SMPC(如不经意传输、同态加密等)的多方样本对齐和训练模型保护。 云端容器化部署 参与方数据源计算节点云原生容器部署，聚
读取文件控制并发 在基因数据处理流程中，经常需要读取某个文件的内容来控制并发任务，或者获取另一个步骤的“输出结果”来控制并发任务。如，把样本文件按照固定大小进行拆分之后，需要得到所有的拆分文件名集合。或者上一步是分布式处理的，需要得到结果的总和。 图1 读取文件控制并发 这种情况
读取文件控制并发 在基因数据处理流程中，经常需要读取某个文件的内容来控制并发任务，或者获取另一个步骤的“输出结果”来控制并发任务。如，把样本文件按照固定大小进行拆分之后，需要得到所有的拆分文件名集合。或者上一步是分布式处理的，需要得到结果的总和。 图1 读取文件控制并发 这种情况
采样方式介绍 蒙特卡洛采样 蒙特卡洛采样是一种简单的随机抽样，根据概率分布进行采样，如对样本服从µ=0，δ=1的正态分布，通过蒙特卡洛采样进行采样，采样得到的点能满足正态分布要求，如下图所示，采样得到的点会集中µ=0附近，要想采样得到更边界的点，需要进行大量采样。 图1 蒙特卡洛采样
采样方式有几种？ 蒙特卡洛采样 蒙特卡洛采样是一种简单的随机抽样，根据概率分布进行采样，如对样本服从µ=0，δ=1的正态分布，通过通过蒙特卡洛采样进行采样，采样得到的点能满足正态分布要求，但如下图所示，采样得到的点会集中µ=0附近，要想采样得到更边界的点，需要进行大量采样。 图1
“详细评估”左侧在搜索框中搜索标签，右侧显示正确标签所对应样本的正确标签和预测标签，您可以对比正确标签和预测标签，判断当前模型对该样本的预测是否正确。 例如搜索框内输入标签“1”，下方会显示正确标签为“1”的样本中，预测正确的样本数在验证集中的占比。右侧显示正确标签为“1”的样本信息，包括样本的正确标签和预测标签。
检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个标签的样本数不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。
验收操作。可选值如下： 0：完成验收时，通过全部样本（包括单张驳回）。 1：完成验收时，驳回全部样本（包括单张通过）。 4：完成验收时, 只通过单张验收通过的样本及未处理的样本。 5：完成验收时, 只驳回单张验收驳回的样本及未处理的样本。 checking_stats CheckTaskStats
生成ASP报告的总的样本数。 Slice Count 总的采样次数。 Average Active Sessions 平均活跃会话数。 Boundary Time 内存中样本和磁盘样本的分割时间点。 Data Source 生成ASP报告的样本中，来自内存中样本数和来自磁盘上的样本数。 表2
0的基础与高阶操作，TensorFlow2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、语音识别、机器翻译编程实验
watcher正在从中读取记录的当前段 样本丢弃率 次/秒 在通过远程写入发送之前，从WAL读取后丢弃的样本速率。 样本失败率 次/秒 发送到远程存储时失败的样本失败速率，不可恢复错误。 样本重试率 次/秒 在发送到远程存储时失败但由于发送错误可恢复而重试的样本速率 入队失败重试率 次/秒 由于分片队列已满而入队失败重试速率
控制每个排序报表中需要上报对象（语句、关系等）的数量。 该参数会影响样本的大小，如果您想在报表中显示更多的对象，样本中需要保留的对象也会越多。 pg_profile_pro.max_sample_age 3 否 样本的保留时间（单位：天）。保留时间超过参数时间的样本将在下一次采样时自动删除。
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