变更分区数量 参见初始化DIS客户端的操作初始化一个DIS客户端实例。 配置参数如下： 1 2 streamname = "" #已存在的running状态通道名 target_partition_count =”3” #变更后的数量值 配置好以上参数，执行change

查看更多 →

变更分区数量 参考初始化DIS客户端的操作初始化一个DIS客户端实例，实例名称为dic。 其中，“streamName”的配置值要与开通DIS通道中“通道名称”的值一致，“endpoint”，“ak”，“sk”，“region”，“projectId”信息请参见获取认证信息。 1

查看更多 →

annotation_output String 主动学习标注结果输出路径。 collect_rule String 样本收集规则，默认为全量收集规则“all”。当前仅支持全量收集规则“all”。 collect_sample Boolean 是否启用样本收集。可选值如下： true：启用样本收集（默认值） false：不启用样本收集

查看更多 →

模型训练 自动学习物体检测项目，在图片标注完成后，通过模型训练得到合适的模型版本。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击项目名称进入运行总览页面，单击“数据标注”节点的“实例详情”进入数据标注页面，完成数据标注。 图1 完成数据标注 返回新版自动学习页面，单击数据标注节点的“继续运

查看更多 →

查询应用数量 功能介绍 该接口用于用户查询应用使用的数量信息。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/msgsms/apps-count

查看更多 →

单击“检测”，可以查看数据文件的字段分隔情况。 “敏感项”区域选择此次敏感检测任务需要检测的具体敏感内容。支持全选。 单击“检测测试”左侧的图标，展开检测测试内容。 在左侧框中输入待检测的文字内容（自定义），单击“测试”，系统会根据用户配置的检测敏感项，快速进行敏感内容检测，并在检测结果框中展示敏感检测信息。 配

查看更多 →

，可帮助开发者快速构建具有实用价值的机器学习应用。 MLS为AI开发者提供可视化的操作界面来编排机器学习模型的训练、评估和预测的过程，无缝衔接数据分析和预测应用，为用户的数据挖掘分析业务提供易用、高效、高性能的工具。 了解概念 算子 在MLS中，算子是一种基本功能单元，以ipyn

查看更多 →

注的音频符合要求，否则下方“开始训练”按钮会处于灰色状态。 操作步骤 在开始训练之前，需要设置训练参数，然后再开始模型的自动训练。 在自动学习页面，单击创建成功的项目名称，进入“数据标注”页面，完成数据标注。 图1 完成数据标注 在“数据标注”页面，单击右上角“开始训练”，然后在

查看更多 →

声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计，还提供了“自动学习白盒化”的能力，开放模型参数，实现模板化开发。很多资深的开发者说，希望有一款工具，可以自动生成模型

查看更多 →

测试模型 用测试数据测试模型的泛化能力。训练数据可以是带标签或者不带标签的数据，测试数据一定是带标签的数据，方便评估模型执行效果。 单击“训练模型”左下方的“测试模型”，新增“测试模型”内容。 参数配置均保持默认值。 单击“测试模型”代码框左侧的图标，进行模型评估。 模型测试效果会通过表格的形式在下方展示。

查看更多 →

查询样本量或者时域分析任务状态 功能介绍 根据数据集ID查询数据集的样本量或时域分析任务状态。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/datasets/metadata/status/{datasetId} 参数说明 参数名 是否必选 参数类型

查看更多 →

别的图片量不少于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。

查看更多 →

别的图片量不少于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。

查看更多 →

联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题： 计算节点API

查看更多 →

对话测试 如果您已经有大量的智能机器人，且需要经常测试这些机器人是否功能正常，则可编写对话测试用例，批量执行后，根据结果查看功能是否正常。 您登陆客户服务云后，进入“配置中心>机器人管理>流程配置>流程管理>对话测试> ”界面。 创建测试用例组。 您单击“”按钮，新增测试用例组，

查看更多 →

设置”对话框中，选择训练使用的“计算规格”，单击“下一步”进入配置页，确认规格后单击“提交”开始模型训练。 预测分析类型的自动学习，只支持使用“自动学习专用实例CPU（8U）”训练模型。 训练时间相对较长，建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面，系统仍然在执行训练操作。 图1 训练设置

查看更多 →

模型训练 创建自动学习后，将会进行模型的训练，得到预测分析的模型。部署上线步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击创建成功的项目名称，查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中，待节点状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。

查看更多 →

sec) ​ 基于TPCH 10 scale的数据，针对上述的查询示例Q1、Q2、Q3。开启与关闭LIMIT OFFSET下推功能的性能对比如下。 图1 性能对比 父主题： LIMIT OFFSET下推

查看更多 →

模型训练 自动学习物体检测项目，在图片标注完成后，通过模型训练得到合适的模型版本。 操作步骤 在“自动学习”页面，单击创建成功的项目名称，进入“数据标注”页面，完成数据标注。 图1 完成数据标注 在“数据标注”页面，单击右上角的“开始训练”，然后在弹出的“训练设置”对话框中配置相

查看更多 →

Id 用户id。 Count 会话事件数量。 %Activity 活跃百分比（SQL会话总数/样本数量）。 Event 活跃会话事件。 Event Count wait event数量。 %Event 会话事件百分比（SQL事件数量/样本数量）。 SQL Text SQL语句。 表15

查看更多 →

请求的P9999时延，是非常严格的时延指标，表示99.99%的请求执行时间小于该值，仅少量尾部请求超过该值。 测试步骤 注入测试数据 测试前，生成并注入数据库测试数据。基于测试模型三种类型的分布，对三种数据类型进行如下配置： hash类型 key：34位字符，使用字符串前缀+9位数字

查看更多 →