日志分析服务(Log Analysis Service, 简称LOG)一站式海量实时日志分析服务,提供日志实时采集、智能分析与可视化、转储等功能。提供端到端的快速、易用、丰富的日志分析平台

    机器学习log函数 更多内容
  • log

    log命令用于修改&查询系统的日志打印等级。log level [levelNum]暂不支持设置module、path。该命令依赖于LOSCFG_SHELL_LK,可以通过make menuconfig在菜单项中开启"Enable Shell lk"使能。Debug ---> Enable a Debug Version ---> En

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  • AB类log函数评分方案

    会小于60分。 AB类log函数评分原则(Principle) A类,错一项就不能及格(低于60)。 B类,再怎么错都不会不及格(除非评分项不包括A类)。 全错则是0分,全对则是100分。 如果评分项是空集,则是0分。 C类, 不参与评分 AB类log函数评测分数计算实现(Equation)

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  • LOG

    LOG _LEVEL 枚举值 对应值 描述 IDEA_LEVEL_ERROR 0 错误级别 IDEA_LEVEL_WARNING 1 警告级别 IDEA_LEVEL_INFO 2 信息级别 IDEA_LEVEL_DEBUG 3 调试级别 父主题: 枚举定义

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  • LOG

    LOG_LEVEL 枚举值 对应值 描述 IDEA_LEVEL_ERROR 0 错误级别 IDEA_LEVEL_WARNING 1 警告级别 IDEA_LEVEL_INFO 2 信息级别 IDEA_LEVEL_DEBUG 3 调试级别 父主题: 枚举定义

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  • log

    log log函数根据给定底数及指数返回自然对数。 命令格式 log(DOUBLE base, DOUBLE a) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 base 是 DOUBLE、BIGINT、DECIMAL、STRING类型。 参数base的格式包括浮点数格式、整数格式、字符串格式。

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  • SHOW_LOG_FILE

    SHOW_LOG_FILE 命令功能 查看log文件的meta和record信息。 命令格式 查看meta: call show_logfile_metadata(table => '[table]', log_file_path_pattern => '[log_file_path_pattern]'

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  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    账号下的所有 CTS 追踪器未追踪指定的OBS桶,视为“不合规” mrs-cluster-kerberos-enabled MRS 集群开启kerberos认证 mrs MRS集群未开启kerberos认证,视为“不合规” mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定弹性公网IP mrs

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  • 什么是Ray

    在多台机器上扩展其应用的研究人员和工程师来说,是一个强有力的工具。同时,Ray生态系统还包括一些高级库,例如Ray Tune(用于超参数调整)、RLlib(用于强化学习)、Ray Serve(用于模型服务)等,以满足不同场景下的需求。 应用场景 Ray作为一个分布式机器学习计算框

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  • log10

    返回NULL。 select log10(null); 返回NULL。 select log10(0); 返回0.9542425094393249。 select log10(9); 返回1。 select log10(10); 父主题: 数学函数

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  • log2

    示例代码 返回NULL。 select log2(null); 返回NULL。 select log2(0); 返回3.1699250014423126。 select log2(9); 返回4。 select log2(16); 父主题: 数学函数

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  • 方案概述

    elArts在线服务获取预测结果,并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托,用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台 ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型,无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。

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  • 方案概述

    FunctionGraph创建一个函数,进行数据处理并调用ModelArts在线服务获取预测结果,并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托,用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台ModelArts

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • 机器未重启

    原因分析 该机器在进行过某些Windows功能的启用或关闭后未进行重启。 处理方法 请重启机器。 must log in to complete the current configuration or the configuratio\r\nn in progress must be

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  • GS_OPT_MODEL

    行计划时间预测功能时的数据表,记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名,决定训练和预测调用的函数接口,目前只实现了rlstm,方便后续扩展。

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  • GS_OPT_MODEL

    行计划时间预测功能时的数据表,记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名,决定训练和预测调用的函数接口,目前只实现了rlstm,方便后续扩展。

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  • log-agent插件

    uent-bit、cop-logs、log-operator和otel-collector。 fluent-bit:日志收集器,以DaemonSet形式安装在每个节点。 cop-logs:负责采集侧配置文件生成及更新的组件。 log-operator:负责解析及更新日志规则的组件。

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  • GS_OPT_MODEL

    能时的数据表,记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 oid oid 数据库对象id。 template_name name 机器学习模型的模板名,决定训练和预测调用的函数接口,目前只实现了rlstm,方便后续扩展。

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  • Cloud-vpc-log采集器(app-discovery-cloud-vpc-log)

    iscovery-cloud-vpc-log\output\file\app-discovery-cloud-vpc-log-xxx.csv log_path 是 填写vpc log日志文件所在路径,例如:/data/logs/vpc_log.csv 父主题: 采集器参数配置说明

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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