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    机器学习控制组 更多内容
  • GS

    GROUP_BAKWD:后端线程控制组。 GROUP_DEFWD:默认控制组,仅控制该级别的查询线程。 GROUP_TSWD:每个用户的分时控制组,控制最底层的查询线程。 gid bigint 控制组ID。 classgid bigint Workload所属Class的控制组ID。 class

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  • GS_GET_CONTROL_GROUP_INFO

    GROUP_BAKWD:后端线程控制组。 GROUP_DEFWD:默认控制组,仅控制该级别的查询线程。 GROUP_TSWD:每个用户的分时控制组,控制最底层的查询线程。 gid bigint 控制组ID。 classgid bigint Workload所属Class的控制组ID。 class

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  • GS

    GROUP_TSWD:每个用户的分时控制组,控制最底层的查询线程。 gid bigint 控制组ID。 classgid bigint Workload所属Class的控制组ID。 class text Class控制组。 group_workload text Workload控制组。 shares

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 和机器人说你好

    关联。 单击流程后的“呼叫测试”,输入“你好”,机器人回答“你好”。 您的“对话类型”选择“聊天机器人”,需要进行渠道配置。 选择“配置中心 > 接入配置>渠道配置”。 单击“新增”,在机器人配置中,开启机器人,可选择已发布的机器人。 当您的“对话类型”选择“语音导航”或“IVR流程”时,需要配置被叫路由。

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  • FPGA加速型

    概述 FPGA加速云服务器(FPGA Accelerated Cloud Server,FA CS )提供FPGA开发和使用的工具及环境,让用户方便地开发FPGA加速器和部署基于FPGA加速的业务,为您提供易用、经济、敏捷和安全的FPGA云服务。 FPGA加速云服务器包括两类: 高性能架构

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 钉钉机器人、钉钉企业内部机器人、飞书机器人、企业微信机器人如何获取订阅终端?

    钉钉机器人、钉钉企业内部机器人、飞书机器人、企业微信机器人如何获取订阅终端? 钉钉机器人、钉钉企业内部机器人、飞书机器人和企业微信机器人在添加订阅时,输入的订阅终端地址获取方式如下。 钉钉机器人 在钉钉的群设置中选择“智能群助手”,添加机器人时选择“自定义”,创建完成后即可获得w

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  • 删除联邦学习作业

    删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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  • ALTER RESOURCE POOL

    ALTER RESOURCE POOL 功能描述 修改一个资源池,指定其他控制组。 注意事项 只有sysadmin或初始用户才能执行此操作。 语法格式 1 2 ALTER RESOURCE POOL pool_name WITH ({MEM_PERCENT= pct |

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  • CREATE RESOURCE POOL

    源池指定到DefaultClass控制组下的"High" Timeshare控制组。 创建资源池的时候必须要指定所关联的控制组,且创建的资源池不允许被关联到默认控制组(DefaultClass控制组下的"Medium" Timeshare控制组)。 取值范围:字符串,要符合说明中的规则,其指定已创建的控制组。

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  • 新建联邦学习作业

    状态码: 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题: 可信联邦学习作业管理

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  • AI开发基本流程介绍

    AI(人工智能)是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼,从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析,一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法

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  • CREATE RESOURCE POOL

    group_name 控制组名称。 设置控制组名称时,语法可以使用双引号,也可以使用单引号。 group_name对大小写敏感。 不指定group_name时,默认指定的字符串为“Medium”,代表指定DefaultClass控制组的 “Medium”Timeshare控制组。 若数据库

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  • WLM_USER_RESOURCE_RUNTIME

    用内存。 used_cpu integer 正在使用的CPU核数。 total_cpu integer 在该机器节点上,用户关联控制组的CPU核数总和。 used_space bigint 已使用的存储空间大小,单位KB。 total_space bigint 可使用的存储空间大

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  • WLM_USER_RESOURCE_RUNTIME

    最大可用内存。 used_cpu integer 正在使用的CPU核数。 total_cpu integer 在该机器节点上,用户关联控制组的CPU核数总和。 used_space bigint 已使用的存储空间大小,单位KB。 total_space bigint 可使用的存储

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  • WLM_USER_RESOURCE_RUNTIME

    最大可用内存。 used_cpu integer 正在使用的CPU核数。 total_cpu integer 在该机器节点上,用户关联控制组的CPU核数总和。 used_space bigint 已使用的存储空间大小,单位KB。 total_space bigint 可使用的存储

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  • 修订记录

    新增“异步推理”章节。 更新“发布推理服务”章节。 2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节,加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化,更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节,针对AutoML自动机器学习,输出场景化资料。 模型管理界面优化,更新模型管理。

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  • ALTER RESOURCE POOL

    ALTER RESOURCE POOL 功能描述 修改一个资源池,指定其他控制组。 注意事项 只要用户对当前数据库有ALTER权限,就可以修改资源池。 语法格式 1 2 ALTER RESOURCE POOL pool_name WITH ({MEM_PERCENT= pct

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  • WLM_CGROUP_CONFIG

    WLM_CGROUP_CONFIG视图显示当前执行作业的控制组的信息,如表1所示。 表1 WLM_CGROUP_CONFIG字段 名称 类型 描述 cgoup_name text 控制组的名称。 priority integer 作业的优先级。 usage_pecent integer 控制组占用的百分比。 shares

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  • CREATE RESOURCE POOL

    d1";代表此资源池指定到class1控制组下的workload1控制组。也可同时指定Workload控制组的层次,如control_group的字符串为:"class1:workload1:1"。 若数据库用户指定Timeshare控制组代表的字符串,即"Rush"、"High

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