为不同数据类型的样本数据，分别设置采样比例。 示例：{(0,): 0.2, (1,): 0.8}，其中(0,)和(1,)分别为特征列的组合样本数据。 seed 改变随机数生成器生成随机数的种子。取值必须为整数。 默认值为空，即不对分层采样产生影响。seed值不固定的时候，每次采样出来的样本数量，以及每层采的哪些行都是不固定的。

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数据采样 用户在执行特征操作前，可以先对数据进行采样。数据采样后，所有的特征操作都只对采样后的数据进行处理，可以减少特征操作处理的数据量，提升特征操作的处理速度。数据采样后，执行全量数据应用时，系统会将特征操作流应用在全量数据集上，生成经过特征处理后的新数据集，提供给模型训练使用。

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联合概率分布采样 联合概率分布采样假设连续型参数符合正态分布，支持录入连续型参数之间的相关系数（值为1时，表示变量完全正相关。值为0时，表示变量间独立。值为-1时，表示变量完全负相关），并根据参数分布和相关系数进行联合概率分布采样。而离散型参数根据给定的取值列表进行随机采样。 重要型采样

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随机采样。 重要型采样 重要性采样是在优化目标边界附近进行采样，利用上一次泛化场景仿真后得到的评测分数进行训练拟合，找到边界后不断在边界附近进行采样。 图3 重要型采样 采样结果 如下图1和图2所示，对于某个逻辑场景进行拉丁超立方和蒙特卡洛采样，参数都是符合随机特性，但采样得到的值不相同。

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APM指标数据采样策略是什么？ 在使用APM服务过程中用户开启APM数据采集开关后，APM仅采集应用性能指标及调用链相关数据，不涉及个人隐私数据，详细内容请参见数据采集。 APM可以通过非侵入方式采集APM 探针提供的应用数据、基础资源数据、用户体验数据等多项指标。 指标数据周期性完整采集，默认采集周期为1分钟。

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算法工程处理的时候必须要先采样吗？ 算法工程数据采样的目的是提升界面每个特征操作的速度。大数据量操作的时候建议先采样。数据采样后所有的特征操作，都只对采样后的数据进行处理，可以减少特征操作处理的数据量。 父主题： 特征工程

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产品术语 A AI应用市场 提供AI模型的交易市场，是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户，是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNe

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low-threshold-value ]*，设置合理的CRC错误告警阈值。检查是否继续产生此告警。 是 =>3。 否 =>4。 请收集告警、日志和配置信息，并联系技术支持人员。 结束。 父主题： WAC&AP告警

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议您直接使用该数据进行微调，否则可能会存在如下问题： 过拟合：当微调数据量很小时，为了能充分学习这些数据的知识，可能会训练较多的轮次，因而模型会过分记住这些数据，导致无法泛化到其他数据上，最终发生过拟合现象。 欠拟合：当微调数据量很小时，模型无法有效地调整模型的参数，同时也很容易

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low-threshold-value ]*，设置合理的CRC错误告警阈值。检查是否继续产生此告警。 是 =>3。 否 =>4。 请收集告警、日志和配置信息，并联系技术支持人员。 结束。 父主题： V200版本LSW设备告警

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weight_decay等，这一工作往往需要一个有经验的算法工程师花费一定精力和大量时间进行手动调优。ModelArts支持的超参搜索功能，在无需算法工程师介入的情况下，即可自动进行超参的调优，在速度和精度上超过人工调优。 ModelArts支持以下三种超参搜索算法： 贝叶斯优化（SMAC）

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TABLESAMPLE 有BERNOULLI和SYSTEM两种采样方法。 这两种采样方法都不允许限制结果集返回的行数。 BERNOULLI 每一行都将基于指定的采样率选择到采样表中。当使用Bernoulli方法对表进行采样时，将扫描表的所有物理块并跳过某些行（基于采样百分比和运行时计算的随机值之间的

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配置云上和云下的通信 在完成下载eBackup镜像模板后，需要通过网络配置，用于云上和云下的网络通信。 背景说明 配置云上和云下的网络通信方式有两种，适用于两种不同的场景。您需要根据实际的业务情况进行配置。 通过 VPC终端节点 通信 如果您的本地数据中心已通过VPN或者云专线与VP

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中。 全采样设置 为了减少调用链数据频繁上报给服务造成的性能影响，探针侧发送的调用链数据，默认情况下最大100TPS的速率上报。所以在服务并发量超过100TPS的情况下，调用链不会全部上报，如有需要可以通过修改配置文件的方式修改上报阈值，但请做好性能开销的评估。 全采样功能在设置

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如果继续产生告警，则请执行步骤4. 请收集告警信息、日志信息和配置信息，联系技术工程师进行处理。 原因74300：单板上数据面CPU使用率超过告警阈值，数据面CPU使用率包含基础转发业务和其他数据面业务CPU使用率。 参考display cpu-usage中服务的使用率确认具体业务，根据业务需要扩容。

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75个英文单词，1token≈1.5汉字。 自监督学习 自监督学习（Self-Supervised Learning，简称SSL）是一种机器学习方法，它从未标记的数据中提取监督信号，属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习，从而生成有用的表示，可用于后续任务。它

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取值范围[80, 2048]。 soundMode（声道模式）：取值0（单声道）和1（双声道）。 每帧的采样点个数u32PtNumPerFrm和采样率enSamplerate的取值决定了硬件产生中断的频率，频率过高会影响系统的性能，跟其他业务也会相互影响，建议这两个参数的取值满足算式：“(u32PtNumPerFrm

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Boolean true或者false true weight 否 边上权重 String 空或字符串 * 空：边上的权重、距离默认为“1”。 * 字符串：对应的边上的属性将作为权重，当某边没有对应属性时，权重将默认为1。 说明： 边上权重应大于0。 - seeds 否 节点ID String

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Boolean true或者false true weight 否 边上权重 String 空或字符串 * 空：边上的权重、距离默认为“1”。 * 字符串：对应的边上的属性将作为权重，当某边没有对应属性时，权重将默认为1。 说明： 边上权重应大于0。 - seeds 否 节点ID String

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分为动态和静态两种泛化参数。 相关系数：仅针对选择“联合概率分布采样”时显示，可新增相关参数[-1，1]，支持两位小数，变量不可重复选择。 选择仿真任务 选择关联到该逻辑场景下泛化任务的仿真任务，仅针对选择“重要性采样”时显示。 敏感性分析 根据需要可选择敏感性分析，具体请参考敏感性分析。

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当前，平台支持的推理参数包括：温度、核采样以及话题重复度控制，如下提供了这些推理参数的建议值和说明，供您参考： 表1 推理参数的建议和说明 推理参数 范围 建议值 说明 温度（temperature） 0~1 0.3 温度主要用于控制模型输出的随机性和创造性。温度越高，输出的随机性和创造性越高；温度越

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