创建泛化任务 当逻辑场景状态为“解析失败”和“正在解析”时，无法创建泛化任务。 上传动态和静态场景文件的说明请查看Open SCENARIO2.0场景说明。 当逻辑场景文件版本为OpenSCENARIO2.0.0时，创建的泛化任务支持仿真器A和仿真器B。版本为OpenSCENARIO1

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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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通过运行结果左侧两个图可以直观的看一下原始数据和数据的密度分布图。运行结果右侧的参数说明，如表1所示。 表1 特征画像参数说明 参数 说明 设备数 需要检测的KPI对象的数量，如设备或端口的数目。 样本数 训练数据总的样本数。 采样率 采样频率，单位为秒。60的含义为每60秒采样一次。 开始时间 采样的时间跨度。

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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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计费说明 计费公式 自定义指标上报量 自定义指标上报量即采样点数量，采样点数量计算方式遵循开源Prometheus的数据模型。一条采样点数据包含指标名称、Label集合、采样时间时间戳及取值这几个部分，采样点以时间线的方式在逻辑上组织起来。例如，kube_node_status_al

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仿真服务常见问题 如何一键恢复在线仿真功能？ 如何解决不小心释放在线仿真机器的问题？ 仿真场景终止条件有几种？ 同一个任务配置运行多次仿真任务都可以改变什么？ 采样方式有几种？

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分类建议每类音频至少50条，每类音频总时长至少5分钟。 建议训练数据和真实识别场景的声音保持一致并且每类的音频尽量覆盖真实环境的所有场景。 训练集的数据质量对于模型的精度有很大影响，建议训练集音频的采样率和采样精度保持一致。 标注质量对于最终的模型精度有极大的影响，标注过程中尽量不要出现误标情况。

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默认值，有可能该表没有进行ANALYZE，需要对该表执行ANALYZE。 提升统计信息质量 ANALYZE是按照随机采样算法从表上采样，根据样本计算表数据特征。采样数可以通过配置参数default_statistics_target进行控制，default_statistics_

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态大小有限的一些小状态的场景。 FsStateBackend是文件系统状态后端，正常情况下将state存储在TaskManager堆内存中，当Checkpoint时将state存储在文件系统上，而JobManager内存中存储极少的元数据（高可用场景下存储在ZooKeeper）。

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分别表示低、中、高CPU负载下的采样率，末位表示单个方法最低采样个数） traceCountStats string JAVA 20,10,5,1 2.0.0 - 默认采样率配置（例子：20,10,5,1 分别表示低、中、高CPU负载下的采样率，末位表示单个方法最低采样个数） excludeMethods

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表示是否在识别结果中输出分词结果信息，取值为“yes”和“no”，默认为“no”。 表3 property取值范围 property取值 说明 chinese_8k_general 支持采样率为8k的中文普通话 语音识别 ，采用新一代端到端识别算法，识别准确率更高。 区域支持cn-east-3和cn-north-4（

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模型评估 训练时的评估指标是用训练的数据集中随机采样的记录计算的，完成训练后企业A也可以使用其他的数据集对同一个模型进行多次的评估。单击“发起评估”选择训练参与方不同的数据集即可发起模型评估。 至此使用可信联邦学习进行联邦建模的过程已经完成，企业A已经训练出了一个符合自己要求的算

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定义慢请求阈值,超过该阈值的方法会定义为慢方法，默认提高调用链采样率。 方法配置 obj_array JAVA - 2.0.0 - 单独配置每个方法的慢请求阈值和采样率;采样方式包含2.百分比采样；3.每分钟固定数量采样；4.自动采样三种采样方式。 表2 Functiongraph监控指标说明

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number 采样率（单位：Hz），默认为48000，可设置为48000/8000/44100。 channels number 采样通道数，默认为2（双声道），可设置为1（单声道）。 interval number 采样间隔，默认为10，PCM下默认为10不可修改，OPUS下可设置为10/20。

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eus的数据模型。一条采样点数据包含指标名称、Label集合、采样时间时间戳及取值这几个部分，采样点以时间线的方式在逻辑上组织起来。例如，kube_node_status_allocatable_cpu_cores指标监控了Kubernetes集群中每个节点的可分配CPU核心数，

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定义慢请求阈值,超过该阈值的方法会定义为慢方法，默认提高调用链采样率。 方法配置 obj_array JAVA - 2.0.0 - 单独配置每个方法的慢请求阈值和采样率;采样方式包含2.百分比采样；3.每分钟固定数量采样；4.自动采样三种采样方式。 表2 GRP CS erver监控指标说明 指标类别

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是否考虑边的方向。取值为true或者false，默认值为true。 weight 否 String 边上权重，取值为空或字符串。 当某边没有对应属性时，权重将默认为1。 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。 说明： 不支持对缺失属性值的默认处理，会直接报错。 HyG对缺失属性进行了默认处理支持。

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音频、视频的采集和编码，并灵活设置音视频编码参数，匹配不同场景业务诉求。 如您需要进一步了解如何使用，请参见《SDK参考》。 云手机音频 初始化音频服务 初始化音频服务，设置音频初始化参数，包括音频类型、采样率、采样深度、采样间隔等。 启动音频服务 启动音频服务，获取音频数据。 停止音频服务

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分类建议每类音频至少20条，每类音频总时长至少5分钟。 建议训练数据和真实识别场景的声音保持一致并且每类的音频尽量覆盖真实环境的所有场景。 训练集的数据质量对于模型的精度有很大影响，建议训练集音频的采样率和采样精度保持一致。 标注质量对于最终的模型精度有极大的影响，标注过程中尽量不要出现误标情况。

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在数据的数据处理选项卡下面选择重采样，选择源数据，设置参数采样模式 图4 设置参数采样模式 执行完成后在数据源下面新生成数据集result_gridResample 图5 数据集 在数据的数据处理选项卡下面选择代数运算，设置运算表达式 图6 设置运算表达式 在数据源下新生成数据集result_AlgebraOperation

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