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有AI基础的开发者，提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能，包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和模型部署流程。 约束限制 套餐包在购买和使用时的限制如下： 套餐包和购买时选定的区域绑定，套餐包只能使用于购买时选定的区域，且只能用于公共资源池，专属资源池不可用。当前只有部分区域可选，具体以控制台为准。
单击选择特征工程排序样本预处理生成的训练数据所在的OBS路径。 即特征工程“排序样本预处理”结果保存路径下具体的训练文件路径。 测试数据的obs路径 单击选择特征工程排序样本预处理生成的测试数据所在的OBS路径。 即特征工程“排序样本预处理”结果保存路径下具体的测试文件路径。 特征值数量统计文件
同时设置多条自定义亲和策略时，需要保证集群中存在同时满足所有亲和策略的节点，否则插件实例将无法运行。 容忍策略 容忍策略与节点的污点能力配合使用，允许（不强制）插件的 Deployment 实例调度到带有与之匹配的污点的节点上，也可用于控制插件的 Deployment 实例所在的节点被标记污点后插件的 Deployment
在输入框输入想创建的组合应用描述内容，或者单击输入框下面的行为描述语句。 单击带下划线的连接器或处理器，可以在下拉框中替换所需的其它连接器或处理器。 单击键盘的“Enter”键生成组合应用，再单击“应用结果”，生成组合应用。 继续在编辑组合应用画布页面，进行流任务的配置和编排。 可以进行交互式输入，进行组件配置。
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 拉丁超立方采样 拉丁超立方采样的目的是
蒙特卡洛采样 拉丁超立方采样 拉丁超立方采样的目的是用较少的采样次数，来达到与多次蒙特卡洛采样相同的结果，并且涵盖更全面的边界点。 如下图所示，同样对于µ=0，δ=1的正态分布，可以利用更少的采样点得到相同的分布，并且不会产生明显的聚集现象，边界值也能更容易获取到。 图2 拉丁超立方采样 联合概率分布采样
OCR识别中，哪些算有效计费 OCR服务通过RestFul API调用，计费以Https请求返回的状态码为准，当返回状态码为2xx(如200/201)时，表示调用成功并进行扣费。 OCR服务通过套餐包计费方式，来降低调用成本，从绝大部分客户的使用来看，客户上传错误样本导致计费的占比非常非常小，几乎可忽略不计。
创建数据预处理作业 数据预处理是训练机器学习模型的一个重要前置步骤，其主要是通过转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程。TICS特征预处理功能能够实现对数据的探索、分析、规整以及转换，以达到数据在训练模型中可使用、可实用，在TICS平台内完成数据处理到建模的闭环。 假设您有如下数
行数 数据的样本数量。 列数 数据的特征列数量。 状态 数据的当前状态。 创建时间 数据创建的时间。 操作 可对数据执行的操作： ：查看数据详情。 ：修改数据信息，包括：实例别名、数据类型、文件编码、分隔符、标题行。 ：删除数据。 ：对数据执行已有特征工程的操作流，并生成新的数据。特
sample_time 否 String 样本加入到数据集时，会根据样本在OBS上的最后修改时间(精确到天)建立索引，此处可以根据此时间进行搜索。可选值如下： month：搜索往前30天至今天内添加的样本 day：搜索昨天(往前1天)至今天内添加的样本 yyyyMMdd-yyyyMMdd
7ms，P99长尾时延约为1.77ms。 本次测试结果表明，在大规模RTA场景，GeminiDB Redis有稳定的时延性能，同时基于数据压缩和支持计算/存储独立选配的特性，非常适合作为广告业务的KV数据库选型。 父主题： GeminiDB Redis接口广告RTA场景性能数据
“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。
请求体中。 delete：delete请求，用于删除服务器上的资源，通常使用URL参数指定要删除的资源。 put：put请求，用于更新服务器上的资源，通常将更新的数据放在请求体中。 patch：请求服务器更新资源的部分内容。当资源不存在的时候，patch可能会去创建一个新的资源。
指南》的“DB4AI: 数据库驱动AI > 原生DB4AI引擎”章节中“算子支持的超参”表的内容。 hp_value 超参数值。 取值范围：字符串，针对不同算法范围不同，取值范围详情请参考《特性指南》的“DB4AI: 数据库驱动AI > 原生DB4AI引擎”章节中“超参的默认值以及取值范围”表的内容。
按2%收集样本估算统计信息。 对于在批处理脚本或者存储过程中生成的中间表，也需要在完成数据生成之后显式的调用ANALYZE。 对于表中多个列有相关性且查询中有同时基于这些列的条件或分组操作的情况，可尝试收集多列统计信息，以便查询优化器可以更准确地估算行数，并生成更有效的执行计划。
单击监控器操作列的“查看历史异常成本记录”，可以查看上报的所有异常记录。 如图所示，表示2024.6.20日产生了包年/包月的异常成本，与同一时间的预测最大值相比，实际增加了3.50元，主要涉及的产品是对象存储服务器等。 单击“发现日期”超链接，可以查看异常成本的详细信息，以及潜在的根因分析。
删除数据集 查询数据集的统计信息 查询数据集监控数据 查询数据集的版本列表 创建数据集标注版本 查询数据集版本详情 删除数据集标注版本 查询样本列表 批量添加样本 批量删除样本 查询单个样本信息 获取样本搜索条件 分页查询团队标注任务下的样本列表 查询团队标注的样本信息 查询数据集标签列表
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
可用于并行发送到远程存储的分片数的最大值 最小队列数 个 可用于并行发送到远程存储的分片数的最小值 期望队列数 个 分片队列期望基于输入样本和输出样本的比率运行的分片数 队列容量 个 用于并行发送到远程存储的队列每个分片的容量 挂起中的样本数 个 用于并行发送到远程存储的队列中每个分片的容量 TSDB当前段
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