- L实例-2C2G2M
- L实例-2C2G3M
- L实例-2C2G4M
活动对象：
（1）新用户专享：华为云官网已完成注册和实名认证，且从未购买过华为云资源的用户（客户等级是V0）可购买；
（2）企业新客专享：仅从未购买过华为云资源（客户等级V0），且已完成企业实名认证用户可购买；
（3）产品新客专享：华为云官网已完成注册和实名认证的用户，且从未购买过华为云当前云产品资源的用户可购买（未限制产品等级）；
（4）新老用户同享：华为云官网已完成注册和实名认证的用户可以购买；
（具体用户范围以届时活动页面展示为准）
活动时间：
2024年5月31日-2024年6月30日（活动期间如有调整，以届时活动页面展示为准）
每天9点限量开抢，售完即止
续费同价说明：
（1）参与条件：Flexus L实例2核2G4M 98元/年，Flexus L实例2核4G5M 188元/年为续费同价优惠产品，参与条件为：新用户专享，新购、续费同价，每个配置限新购1次，续费1次；
（2）续费说明：下单购买后，系统将自动赠送一张续费代金券至费用中心-优惠折扣，预计续费代金券到账时间5分钟左右。Flexus L实例2核2G4M 98元/年 续费代金券面额为满700元减652.2元，Flexus L实例2核4G5M 188元/年续费代金券面额为满1030元减892.2元，续费该实例时勾选代金券，则可以实现续费同价优惠，续费代金券有效期为自购买日起1年内有效，请于代金券有效期内完成续费，代金券过期后不予补发；
（3）退订说明：下单购买该实例后，系统将自动锁定订单，不允许退订；若客户需要退订新购订单，且续费代金券未使用的情况下，可以申请退订，退订时系统将回收未使用的续费代金券，退订费用请查看华为云官网规则说明；若续费代金券已使用，则该实例的新购及续费订单均不可退订；
购买说明：
（1）新用户专享套餐同一用户限购一单，具体台数以活动页面为准；
（2）同一用户规则：同一用户是指根据不同华为云账号在注册、登录、使用中的关联信息，华为云判断其实际为同一用户。包括但不限于下述情形：具备同一证件号（比如身份证号/护照ID/海外驾照ID/企业唯一识别号等）、域名持有者为同一主体（如同一个人、企业等主体）、同一手机号、同一设备、同一IP地址等；
（3）套餐配置：
①云服务器每款默认配置1个公网IP，高IO或通用型SSD 40G系统盘（部分特价机型仅高IO 40G系统盘；Flexus应用服务器L实例系统盘为高IO，规格大小以下单页显示为准）；数据盘有高IO和通用型SSD可选（Flexus应用服务器L实例数据盘为通用型SSD V2），西南-贵阳一和华北-北京一数据中心是静态BGP带宽，其他数据中心配置全动态独享BGP带宽；（以上配置仅供参考，具体配置以下单页面为准）
②本页面促销的国内云服务器购买完成后，如需切换镜像版本，可在控制台内进行切换操作；
②本页面促销的国内及境外云服务器的Windows镜像暂不支持包周期转按需操作；
③境外云服务器，重装系统不支持Linux与Windows互相切换；
④新用户专区region（不含出海云服务器，最终结果以下单页面为准）：
不同区域的云服务产品之间内网互不相通。所购买的相关产品请位于同一区域内，且就近选择靠近您业务的区域，有助于降低业务运行产生异常的风险，减少网络时延，提高访问速度；
（4）续费变更：
促销价仅适用于购买活动页面套餐，续订变更套餐价格（含升配降配）以当期目录价为准，促销价在该场景下不适用，用户选择升配或降配包周期产品前，具体场景或解释说明，请您浏览阅读《变更资源费用说明》
（5）关联账号说明：
关联模式为财务托管的企业认证账号（即财务托管子账号）不具备交易属性，不参与华为云官网活动等相关交易；关联模式为财务独立的企业认证账号可以参与华为云官网活动等相关交易。
为保证活动的公平公正，华为云有权对实施下述行为的用户采取收回套餐使用资格或者活动优惠资格的措施，且华为云亦有权针对异常账号采取限制措施：
1）华为云有合理理由相信用户存在恶意刷取活动资源的行为（“恶意”是指为获取资源而异常注册账号等破坏活动公平性的行为）；
2）华为云有合理理由相信用户存在利用资源从事违法违规的行为；
华为云保留对活动规则进行调整的权利，包括但不限于活动规则、产品价格、产品类型、产品数量、产品配置等，请以购买时相关页面的最新展示内容为准。
所有参加本活动的华为云注册用户，已认可并同意遵守《华为云用户协议》及通过援引的形式加入的附件，包括《可接受的使用政策》，《隐私政策声明》
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混淆矩阵
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混淆矩阵 概述 混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表，以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型预测的类别判断两个标准进行汇总。其中矩阵的行表示真实值，矩阵的列表示预测值。 True Positive（TP）：真正类。样本的真实类别是正类，并且模型识别的结果也是正类；
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机器学习端到端场景
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机器学习端到端场景 本章节以图像分类为例，阐述机器学习端到端场景的完整开发过程，主要包括数据标注、模型训练、服务部署等过程。您可以前往AI Gallery搜索订阅预置的“图像分类-ResNet_v1_50工作流”进行体验。 准备工作 准备一个图像分类算法（或者可以直接从AI Ga
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提交排序任务API
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解机每个特征对其他域的隐向量都一致，而域感知因子分解机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机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机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
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颜色矩阵
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颜色矩阵 图1 颜色矩阵 颜色值矩阵：下表中，各颜色值同上述示意图一一对应。 表1 颜色矩阵 颜色值 FF000000 FF595959 FFA5A5A5 FFFFFFFF FF8E2323 FFB20000 FFDB7070 FFFF4C4C FF8E5923 FFB25900
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向量检索
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向量检索 场景描述 向量检索的集群规划 创建向量索引 向量查询 向量检索的性能调优 （可选）预构建与注册 管理向量索引缓存 向量检索的客户端代码示例 使用PV_GRAPH向量索引 父主题： 集群增强特性
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向量查询
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向量查询 标准查询 针对创建了向量索引的向量字段，提供了标准向量查询语法。下述查询命令将会返回所有数据中与查询向量最近的size（topk）条数据。 POST my_index/_search { "size":2, "_source": false, "query":
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协方差矩阵
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协方差矩阵 概述 协方差，在概率论与统计学中用于衡量随机变量的联合变化程度。正态形式的协方差大小可以显示变量之间线性关系的强弱，如：皮尔逊相关系数。但是协方差的数值大小也取决于变量的大小。协方差矩阵是多个变量之间的协方差所构成的矩阵表示形式。方差是协方差的一种特殊形式。 输入 参数
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矩阵量表
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矩阵量表 矩阵量表用于形象地评估对事物的喜好程度。 在表单开发页面，从“数据组件”中，拖拽“矩阵量表”组件至表单设计区域，如图1。 图1 矩阵量表 如图2所示，使用矩阵量表对车辆进行评分。 图2 矩阵量表配置示例 显示名称：该组件在页面呈现给用户的名称，可以设置为中文，也可以设置为英文。
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句向量
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String 否 计算句向量时使用的模型名，目前只支持general，默认为general。 响应消息 响应参数如表3所示。 表3 响应参数 参数名 参数类型 说明 vectors Array of floats 句向量结果列表，按输入句子顺序返回句向量，句向量维度默认为100。 error_code
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使用MLS预置算链进行机器学习建模
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使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链，完成建模，帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像，并进入MLS Editor可视化编辑界面，具体参考进入ML Studio操作界面章节。
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文本词向量
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delimiter 是 单词间的分隔符。 " " vector_size 是 向量长度。 10 min_count 是 词出现的最小次数，低于该值的单词会被过滤。 2 num_partitions 否 分区数目。 8 step_size 是 迭代优化时的步长，学习率。 0.025
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奇异值分解
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程，是线性代数中一种重要的矩阵分解方法，奇异值分解算子可将1个矩阵分解为3个矩阵。 比如对于m×n 的矩阵A，可根据以下SVD计算公式得到左奇异向量组成的m×k 矩阵U、奇异值组成的k×k 矩阵Σ（对角线上元素被称为奇异值）和右奇异向量组成的n×k 矩阵V：A=UΣVT。 输入 参数
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创建向量索引
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enabled 是否开启堆外内存熔断。 默认值：true。 native.cache.circuit_breaker.cpu.limit 向量索引堆外内存使用上限。 假设使用128GB内存的机器且堆内存大小为31GB，默认堆外内存使用上限为(128 - 31) * 45% = 43.65GB，
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向量召回评估
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向量召回评估 概述 向量召回评估算子计算召回的hitrate，用于评估召回结果的好坏，hitrate越高表示训练产出的向量去召回向量的结果越准确。支持u2i召回和i2i召回的计算。u2i召回时，拿user（用户）的向量去召回top k个items（物品），i2i召回时拿item的向量去召回top
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SDK功能矩阵
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SDK功能矩阵 Java、Python、C、.NET、Node.js、Android SDK对OBS各接口的支持情况请参见表1。 iOS、PHP、Go、BrowserJS SDK对OBS各接口的支持情况请参见表2。 表1 OBS SDK功能矩阵1 接口类型 接口名 函数名/特性归属函数名
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创建数据预处理作业
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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[0,1,0]表示，2用向量[0, 0, 1]表示，此即为onehot编码。
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AI原生应用引擎基本概念
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AI原生应用引擎基本概念
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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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排序策略
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单击选择训练结果在OBS中的保存根路径，训练完成后，会将模型和日志文件保存在该路径下。该路径不能包含中文。 因子分解机-FM 因子分解机算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法，能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间的关系，无需人工经验干预，同时能够解决组合特征稀疏的问题。 表2 因子分解机参数说明 参数名称 说明 计算节点信息
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管理向量索引缓存
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DLI SDK功能矩阵
