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    机器学习长尾分布 更多内容
  • 服务分布

    服务分布 表1 服务分布 服务服务器 安装目录 端口 Sf3d 10.190.x.x 10.190.x.x 10.190.x.x /app/apache-tomcat-9.0.64_sf3d 8080 sfmap /app/appdeploy/sfmapTile_V6.0.SP2_arm

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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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  • 服务分布

    服务分布 表1 服务分布 服务服务器 安装目录 端口 cas uniform-auth 10.190.x.x 10.190.x.x /app/apache-tomcat-9.0.64_uniform_auth/ 8001 父主题: 二三维底板服务维护软件部署

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  • 服务分布

    服务分布 表1 服务分布 服务服务器 安装目录 端口 cas uniform-auth 10.190.x.x 10.190.x.x /app/apache-tomcat-9.0.64_uniform_auth/ 8001 父主题: 平台运行维护软件部署

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  • 服务分布

    服务分布 表1 服务分布 服务服务器 安装目录 端口 ser-gateway 10.190.x.x 10.190.x.x /app/appdeploy/portal/ser-gateway 8003 Ser-portal /app/appdeploy/portal/ser-portal

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  • 状态分布

    响应状态码200:返回QueryStatusOverviewResp。 表3 QueryStatusOverviewResp对象属性 参数 是否必选 类型 值域 说明 highRisk 否 integer 默认值:0 高危状态数量 hiddenTrouble 否 integer 默认值:0 隐患状态数量

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  • GS_OPT_MODEL

    GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执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。 分布式场景下提供此系统表,但AI能力不可用。 父主题: 系统表

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  • 数据分布

    数据分布 数据分片 Doris表按两层结构进行数据划分,分别是分区和分桶。 每个分桶文件就是一个数据分片(Tablet),Tablet是数据划分的最小逻辑单元。每个Tablet包含若干数据行。各个Tablet之间的数据没有交集,并且在物理上是独立存储的。 一个Tablet只属于一

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  • 重分布

    扩容重分布整个流程的可靠性,可以选择在扩容时关闭自动重分布功能,在扩容成功之后再手动使用重分布功能执行重分布任务,在这种分段模式下,扩容和重分布都可以做到失败重试。 当前重分布支持离线重分布和在线重分布两种模式,默认情况下,提交重分布任务时将选择离线重分布模式。 在重分布开始前或

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  • GS

    GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执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。 分布式场景下提供此系统表,但AI能力不可用。 父主题: 系统表

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  • GS_OPT_MODEL

    GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执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。 分布式场景下提供此系统表,但AI能力不可用。 父主题: AI

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  • Storm应用开发简介

    Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件,每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理,可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景:实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等,易

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  • Storm应用开发简介

    Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件,每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理,可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景:实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等,易

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  • 应用场景

    。一旦请求出现错误,往往要在多台机器上反复翻看日志才能初步定位问题,对简单问题的排查也常常涉及多个团队。 架构梳理难 在业务逻辑变得逐渐复杂以后,很难从代码层面去梳理某个应用依赖了哪些下游服务(数据库、HTTP API、缓存),以及被哪些外部调用所依赖。业务逻辑的梳理、架构的治理

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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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  • Storm应用开发简介

    Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件,每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理,可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景:实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等,易

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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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  • 节点分布

    加速效果。 中国大陆节点分布 大区 节点分布 华北 北京,天津,山西,河北,内蒙古自治区 华东 上海,江苏,浙江,安徽,江西,山东,福建 华中 河南,湖北,湖南 华南 广东,海南,广西壮族自治区 西北 陕西,甘肃,青海,宁夏回族自治区,新疆维吾尔族自治区 西南 重庆,四川,贵州,云南,西藏自治区

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  • 选择分布方式

    位置。对于Hash分布表,在读/写数据时可以利用各个节点的I/O资源,大大提升表的读/写速度。一般情况下大表定义为Hash表。 范围(Range)和列表(List)分布是由用户自定义的分布策略,根据分布列的取值落入满足一定范围或者具体值的对应目标DN,这两种分布方式便于用户灵活地

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  • 选择分布列

    可视为倾斜,如果相差10%以上就必须要调整分布列。 GaussDB 支持多分布列特性,可以更好地满足数据分布的均匀性要求。 Range/List分布表的分布列由用户根据实际需要进行选择。除了需要选择合适的分布列,还需要注意分布规则对数据分布的影响。 父主题: 审视和修改表定义

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  • 选择分布方式

    位置。对于Hash分布表,在读/写数据时可以利用各个节点的IO资源,大大提升表的读/写速度。一般情况下大表定义为Hash表。 范围(Range)和列表(List)分布是由用户自定义的分布策略,根据分布列的取值落入满足一定范围或者具体值的对应目标DN,这两种分布方式便于用户灵活地进

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