聚类系数（cluster_coefficient）(1.0.0) 表1 response_data参数说明 参数 类型 说明 cluster_coefficient Double 聚类系数。 statistics Boolean 是否仅返回全图平局聚类系数，默认为true。 父主题：

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ip地址。 port integer AiEngine端所侦听的端口号。 max_epoch integer 模型每次训练的迭代次数上限。 learning_rate real 模型训练的学习速率，推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度降维系数。 hidden_units

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ip地址。 port integer AiEngine端所侦听的端口号。 max_epoch integer 模型每次训练的迭代次数上限。 learning_rate real 模型训练的学习速率，推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度降维系数。 hidden_units

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ip地址。 port integer AiEngine端所侦听的端口号。 max_epoch integer 模型每次训练的迭代次数上限。 learning_rate real 模型训练的学习速率，推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度降维系数。 hidden_units

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行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl：Follow The Regularized Leader 适用于处理超大规模数据的，含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。

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关系数据库连接 介绍 通过JDBC连接，可以对以下关系型数据库抽取、加载数据： 云数据库 PostgreSQL 云数据库 SQL Server PostgreSQL Microsoft SQL Server 连接样例 { "links": [ {

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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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训练相关概念说明 概念名 说明 自监督学习 自监督学习（Self-Supervised Learning，简称SSL）是一种机器学习方法，它从未标记的数据中提取监督信号，属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习，从而生成有用的表示，可用于后续任务。它

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启动时间-偏移量”。 Where子句 参数位置：在创建表/文件迁移作业时，如果源端为关系型数据库，那么在源端作业参数的高级属性下面可以看到“Where子句”参数。 参数原理：通过“Where子句”参数可以配置一个SQL语句（例如：age > 18 and age <= 60），C

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关系数据库连接 介绍 通过JDBC连接，可以对以下关系型数据库抽取、加载数据： 云数据库 PostgreSQL 云数据库 SQL Server PostgreSQL Microsoft SQL Server 连接样例 { "links": [ {

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*table表示导出所有以“table”结尾的表。 *table*表示表名中只要有“table”字符串，就全部导出。 fromJobConfig.whereClause 否 String 指定抽取的Where子句，不指定则抽取整表，例如：“age > 18 and age <= 60”。 fromJobConfig.columnList

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*table表示导出所有以“table”结尾的表。 *table*表示表名中只要有“table”字符串，就全部导出。 fromJobConfig.whereClause 否 String 指定抽取的Where子句，不指定则抽取整表，例如：“age > 18 and age <= 60”。 fromJobConfig.columnList

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启动时间-偏移量”。 Where子句 参数位置：在创建表/文件迁移作业时，如果源端为关系型数据库，那么在源端作业参数的高级属性下面可以看到“Where子句”参数。 参数原理：通过“Where子句”参数可以配置一个SQL语句（例如：age > 18 and age <= 60），C

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启动时间-偏移量”。 Where子句 参数位置：在创建表/文件迁移作业时，如果源端为关系型数据库，那么在源端作业参数的高级属性下面可以看到“Where子句”参数。 参数原理：通过“Where子句”参数可以配置一个SQL语句（例如：age > 18 and age <= 60），C

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启动时间-偏移量”。 Where子句 参数位置：在创建表/文件迁移作业时，如果源端为关系型数据库，那么在源端作业参数的高级属性下面可以看到“Where子句”参数。 参数原理：通过“Where子句”参数可以配置一个SQL语句（例如：age > 18 and age <= 60），C

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行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl：Follow The Regularized Leader 适用于处理超大规模数据的,含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。

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聚类系数算法（Cluster Coefficient） 概述 聚类系数表示一个图中节点聚集程度的系数。在现实的网络中，尤其是在特定的网络中，由于相对高密度连接点的关系，节点总是趋向于建立一组严密的组织关系。聚类系数算法（Cluster Coefficient）用于计算图中节点的聚集程度。

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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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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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Forbidden 没有操作权限 404 Not Found 找不到资源 500 Internal Server Error 服务内部错误 503 Service Unavailable 服务不可用 错误码 请参见错误码。 父主题： 算法API参数参考

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量化脚本的路径是examples/llama/convert_checkpoint.py。 执行convert_checkpoint.py脚本进行权重转换生成量化系数。 使用tensorRT量化工具进行模型量化。 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化

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