云搜索服务 CSS 

 

云搜索服务是一个基于Elasticsearch且完全托管的在线分布式搜索服务,为用户提供结构化、非结构化文本的多条件检索、统计、报表。完全兼容开源Elasticsearch软件原生接口。它可以帮助网站和APP搭建搜索框,提升用户寻找资料和视频的体验;还可以搭建日志分析平台,在运维上进行业务日志分析和监控,在运营上进行流量分析等等。

 
 

    机器学习 svr支持向量机回归 更多内容
  • 提交排序任务API

    域感知因子分解机是因子分解机的改进版本,因子分解每个特征对其他域的隐向量都一致,而域感知因子分解每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量,能够达到更高的精度,但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解。 深度网络因子分解,结合了因子分解和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征

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  • 排序策略

    征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解详细信息。 表4 深度网络因子分解参数说明 参数名称 说明 计算节点信息 用户可使用的计算资源种类。“8核|16GiB”、“8核|32GiB”、“8核|64GiB”、“16核|128GiB”。

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  • Hive是否支持向量化查询

    Hive是否支持向量化查询 问题 当设置向量化参数hive.vectorized.execution.enabled=true时,为什么执行hive on Tez/Mapreduce/Spark时会偶现一些空指针或类型转化异常? 回答 当前Hive不支持向量化执行。 向量化执行有很

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  • 排序策略-离线排序模型

    h训练一个子数据集。 DeepFM DeepFM,结合了FM和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。 表2 深度网络因子分解参数说明 参数名称 说明 名称 自定义策略名称,由中文、英文、数字、下划线、空格或者中划线

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  • Hive是否支持向量化查询

    Hive是否支持向量化查询 问题 当设置向量化参数hive.vectorized.execution.enabled=true时,为什么执行hive on Tez/Mapreduce/Spark时会偶现一些空指针或类型转化异常? 回答 当前 MRS Hive不支持向量化执行。 向量化执行

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  • 创建纵向联邦学习作业

    在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮,编辑“作业名称”等相关参数,完成后单击“确定”。 目前,纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“FiBiNET”三

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  • AI开发基本概念

    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。

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  • 向量化引擎支持的数据类型

    [unsigned] 3 支持 integer [unsigned] 4 支持 bigint [unsigned] 8 支持 decimal -1 支持 numeric -1 支持 real 4 支持 double precision 8 支持 smallserial 2 支持 serial 4

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  • 向量化引擎支持的数据类型

    [unsigned] 3 支持 integer [unsigned] 4 支持 bigint [unsigned] 8 支持 decimal -1 支持 numeric -1 支持 real 4 支持 double precision 8 支持 smallserial 2 支持 serial 4

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  • 取回归档存储对象

    取回指定桶中的归档存储对象。

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  • 句向量

    Explorer中调试该接口。 前提条件 在使用本API之前,需要您完成服务申请和认证鉴权,具体操作流程请参见申请服务和认证鉴权章节。 用户首次使用需要先申请开通。服务只需要开通一次即可,后面使用时无需再次申请。如未开通服务,调用服务时会提示ModelArts.4204报错,请在

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  • 功能介绍

    贝叶斯、支持向量、期望最大EM等,实现遥感影像快速分类 图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8 调用PIE-Engine AI平台模型进行水体解译结果图 支持用户通过

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  • AI原生应用引擎基本概念

    处理、机器翻译、 语音识别 、智能问答等领域。 向量化模型 向量化模型是将文本数据转换为数值向量的过程。常用于将文本转换为机器可以处理的形式,以便进行各种任务,如文本分类、情感分析、机器翻译等。 多模态模型 多模态模型是指能够处理多种类型数据(如文本、图像、音频等)的机器学习模型。这

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  • 创建数据预处理作业

    ender等字段均存在一定程度的缺失。为了不让机器理解形成偏差、以达到机器学习的使用标准,需要基于对数据的理解,对数据进行特征预处理。例如: job字段是多类别的变量,其值0、1、2实际没有大小之分,一般会将该特征转换成向量,如值为0用向量[1, 0, 0]表示,1用向量[0,1

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  • 取回归档存储对象

    取回指定桶中的归档存储对象。

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  • 最新动态

    功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦学习 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情况,联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习,联合建模。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级 在实际应用中,升级、回滚是一个常

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  • 问答机器人支持哪些语言

    问答机器支持哪些语言 目前,问答机器支持中文、英文问答。中国站点机器支持中文问答,国际站点机器支持英文问答。如需购买国际站点问答机器人,请在官网切换区域,并开通对应区域的服务。 针对繁体,目前问答机器支持使用繁体设置问题,但是不支持繁体回答。 父主题: 智能问答机器

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  • 文本向量化

    状态码: 500 服务器内部错误或三方服务器内部错误。 { "error" : { "message" : "Internal server error, please try again later!", "type" : "internal_error",

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  • 加密机是否支持明文通信?

    加密是否支持明文通信? 加密支持明文通信,也支持TLS单向和双向通信。为了安全起见,建议优选双向TLS通信。 父主题: 专属加密类

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  • 数据层服务安装

    dce-control-plane-data-svr:9202 ########################################## ##redis集群 配置 rediscluster_serverlist=dce-control-plane-data-svr:7000,dce-con

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  • 数据层服务安装

    ce-cc-svr:9500,dpe-open-space-cc-svr:9501,dpe-open-space-cc-svr:9502 ##redis集群信息配置 rediscluster_serverlist=dpe-control-plane-data-svr:7000,d

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