云搜索服务 CSS 

 

云搜索服务是一个基于Elasticsearch且完全托管的在线分布式搜索服务,为用户提供结构化、非结构化文本的多条件检索、统计、报表。完全兼容开源Elasticsearch软件原生接口。它可以帮助网站和APP搭建搜索框,提升用户寻找资料和视频的体验;还可以搭建日志分析平台,在运维上进行业务日志分析和监控,在运营上进行流量分析等等。

 
 

    机器学习-矩阵向量求导 更多内容
  • 向量数据类型

    boolvector不支持NULL、Nan、Inf作为元素,当向量中含有NULL值,数据库会报错。 boolvector不能为NULL,当插入、更新或转换NULL值作为向量数据时,数据库会报错。 向量类型的使用 向量类型的使用示例如下: -- 创建含向量类型的表,同时设定数据维度。建表时向量类型必须要指定维度。 gaussdb=#

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  • 向量距离计算接口

    vector_spherical_distance 功能说明:计算两个归一化向量的球面距离(余弦夹角的弧度制表示)。 入参1的类型:floatvector 入参2的类型:floatvector 出参类型:float8 代码示例: gaussdb=# SELECT vector_spherical_distance('[1

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  • 向量检索特性介绍

    10000000 ≈ 7.5”。 同时考虑到堆内存的开销,单台“8U 16G”规格的机器可以满足该场景的需求。如果实际场景还有实时写入或更新的需求,则需要考虑申请更大的内存规格。 父主题: 配置Elasticsearch集群向量检索

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  • 管理向量索引缓存

    管理向量索引缓存 CSS 向量检索引擎使用C++实现,使用的是堆外内存,该插件提供了接口对向量索引的缓存进行管理。 查看缓存统计信息 GET /_vector/stats 在向量插件实现中,向量索引与Lucene其他类型索引一样,每一个segment构造并存储一份索引文件,在查询

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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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  • 向量化执行引擎

    向量化执行引擎 GS_232010001 错误码: [SonicHashJoin]: The memory of the current statement is not controlled. 解决方案:请设置hashjoin_spill_strategy为0-2。 level:

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  • 向量数据库参数

    相同,只有向量索引为双层索引时生效,可以有效加速查询速度。建议在使用中通过实验获得最优的参数配置。 enable_vectordb 参数说明:设置是否允许创建向量索引,是否允许对向量索引增加、修改和查询。向量数据库详细功能请参见《向量数据库开发指南》手册中的“使用向量数据库”章节。

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  • 配置OpenSearch集群向量检索

    配置OpenSearch集群向量检索 向量检索特性介绍 在OpenSearch集群创建向量索引 在OpenSearch集群使用向量索引搜索数据 优化向量检索写入与查询性能 管理向量索引缓存 向量检索的客户端代码示例(Python) 向量检索的客户端代码示例(Java) 父主题: 增强OpenSearch集群搜索能力

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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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  • 图像搜索

    云容器引擎-成长地图 | 华为云 图像搜索 图像搜索(ImageSearch)基于深度学习与图像识别技术,结合不同应用业务和行业场景,利用特征向量化与搜索能力,帮助客户从指定图库中搜索相同或相似的图片。 免费体验 图说E CS 立即使用 立即使用 成长地图 由浅入深,带您玩转ImageSearch

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  • 召回策略

    调度的时间间隔。 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐:基于用户-物品的行为信息作为原始矩阵,利用ALS优化算法对原始矩阵进行矩阵分解,分解之后的用户隐向量矩阵和物品隐向量矩阵可以用来生成预估的新的用户-物品评分矩阵,提取出评分最高的若干个物品作为召回结果。

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  • 开发指导

    渲染器的设置如下: this.renderer = new THREE.WebGLRenderer({ alpha: true, preserveDrawingBuffer: true, antialias: true }); this.renderer.autoClearColor =

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  • 修订记录

    删除 实体链接 2019-07-08 新增机器翻译内容: 使用前必读 API概览 机器翻译服务接口说明 错误码 2019-06-28 刷新错误码。 2019-03-22 增加接口: 文本相似度(基础版) 句向量 老接口修改为废弃接口。 句向量(废弃) 2019-01-30 第一次正式发布。

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  • Hive是否支持向量化查询

    Hive是否支持向量化查询 问题 当设置向量化参数hive.vectorized.execution.enabled=true时,为什么执行hive on Tez/Mapreduce/Spark时会偶现一些空指针或类型转化异常? 回答 当前MRS Hive不支持向量化执行。 向量化执行有

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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  • SDK功能介绍

    STS SDK功能矩阵 功能 Java 读取微服务身份证书 √ 连接STS-Server获取密钥、认证凭据等 √ 连接STS-Server获取敏感配置 √ 解密敏感数据 √ 微服务间通信认证 √ 微服务间通信敏感数据加密 √ 表2 Cloud Map SDK功能矩阵 功能 Java

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  • 功能介绍

    北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法,如K-Means、随机森林、正态贝叶斯、支持向量机、期望最大EM等,实现遥感影像快速分类 图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8

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  • 排序策略-离线排序模型

    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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  • Hive是否支持向量化查询

    Hive是否支持向量化查询 问题 当设置向量化参数hive.vectorized.execution.enabled=true时,为什么执行hive on Tez/Mapreduce/Spark时会偶现一些空指针或类型转化异常? 回答 当前Hive不支持向量化执行。 向量化执行有很多

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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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  • 基本概念

    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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