AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    机器学习上采样下采样 更多内容
  • 管理Storm拓扑

    为秒。 采样、停止采样拓扑消息 单击“Debug”,在弹出窗口输入流数据采样消息的数值,单位为百分比,表示从开始采样到停止采样这段时间内所有数据的采集比例。例如输入“10”,则采集比例为10%。 如果需要停止采样,则单击“Stop Debug”。 只有在提交拓扑时启用采样功能,才

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  • 更新统计信息

    默认值,有可能该表没有进行ANALYZE,需要对该表执行ANALYZE。 提升统计信息质量 ANALYZE是按照随机采样算法从表上采样,根据样本计算表数据特征。采样数可以通过配置参数default_statistics_target进行控制,default_statistics_

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  • 使用pg_profile_pro插件

    period 3600 否 采样周期(单位:秒)。 用于控制样本的采样周期。 该参数会影响样本的大小,采样周期越短,单位时间内的样本越多,插件表中保留的对象也会越多。 pg_profile_pro.enable on 否 采样开关,用于控制插件是否采样。 on:是。 off:否。

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  • 为什么会出现识别结果非常差的情况

    解决方案 检查音频采样率是否符合。 对于裸音频,可采用toolsoft Audio player等工具进行试听,通过设置不同的采样率,播放正常的即为音频正常采样率。 如果检查参数“property”是否与采样率一致,如“chinese_8k_common”, 8k即采样率。 父主题:

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  • 音频采集器

    enSamplerate(采样率):可取值8000,12000,11025,16000,22050,24000,32000,44100,48000,64000,96000。 enBitwidth(采样位宽):取值1(表示位宽16bit)。 u32PtNumPerFrm(每帧采样点数): 取值范围[80

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  • 如何调整推理参数,使模型效果最优

    请注意,温度和核采样的作用相近,在实际使用中,为了更好观察是哪个参数对结果造成的影响,因此不建议同时调整这两个参数。 如果您没有专业的调优经验,可以优先使用建议,再结合推理的效果动态调整。 核采样(top_p) 0~1 1 核采样主要用于控制模型输出的多样性。核采样值越大,输出的多

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  • 手机录制音频

    超级录音机 音频录制说明,如表2所示。 表2 音频录制说明 音频录制 说明 采样率 推荐使用48kHz采样率录制音频。 安卓手机的超级录音机的采样率默认为高清 44100Hz,无需修改。 采样位 推荐使用48bit采样位录制音频。 安卓手机的超级录音机的采集位默认为16bit,无需修改。

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  • 云手机音视频

    类型、采样率、采样深度、采样间隔等。 启动音频服务 启动音频服务,获取音频数据。 停止音频服务 停止音频服务,停止音频数据的获取。 销毁音频服务 销毁音频服务。 获取音频服务状态 获取音频服务状态,包括运行中、停止、无效等。 设置音频参数 设置音频参数,包括音频类型、采样率、采样深度、采样间隔等。

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  • ALM-15795031 CPU繁忙

    可能原因 原因74299:在不区分业务的情况,单板CPU利用率超过设定的过载门限。 原因74300:单板上数据面CPU使用率超过告警阈值,数据面CPU使用率包含基础转发业务和其他数据面业务CPU使用率。 处理步骤 原因74299:在不区分业务的情况,单板CPU利用率超过设定的过载门限。

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  • 计费项

    计费项 计费说明 计费公式 自定义指标上报量 自定义指标上报量即采样点数量,采样点数量计算方式遵循开源Prometheus的数据模型。一条采样点数据包含指标名称、Label集合、采样时间时间戳及取值这几个部分,采样点以时间线的方式在逻辑上组织起来。例如,kube_node_sta

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  • SparkRTC音视频过程中的上下行码率、分辨率、丢包率、音频采样率等信息怎么获取?

    SparkRTC音视频过程中的上下行码率、分辨率、丢包率、音频采样率等信息怎么获取? 可以通过onRtcStats() 接口获取到上下行码率、分辨率、丢包率、音频采样率等统计信息。 父主题: SDK使用

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  • 边中介中心度(Edge-betweenness Centrality)

    当图较大时,运行betweenness较慢,可以设置seeds作为采样节点,进行近似运算,seeds节点越多越接近准确解。输入节点个数不大于100000。 - k 否 采样个数 Integer 当图较大时,运行betweenness较慢,可以设置k,算法将从图中随机选取k各点,进行采样运算,k值越大约接近准确解。k不大于100000。

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  • Flink任务开发建议

    # 用于确定反压采样的间隔时间,单位ms web.backpressure.delay-between-samples: 50 可以在Job的Overview选项卡后面查看BackPressure,如下图表示采样进行中,默认情况,大约需要5秒完成采样。 图1 采样进行中 如下图显

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  • 中介中心度算法(Betweenness Centrality)

    当图较大时,运行betweenness较慢,可以设置seeds作为采样节点,进行近似运算,seeds节点越多越接近准确解。输入节点个数不大于100000。 - k 否 采样个数 Integer 当图较大时,运行betweenness较慢,可以设置k,算法将从图中随机选取k各点,进行采样运算,k值越大约接近准确解。k不大于100000。

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  • 时序数据处理

    A:年 重采样方法 当前支持的重采样方法: 升采样时可选择:不填充、前向填充、后向填充、插值填充。 降采样时可选择:求和、求均值、求方差、中位数、第一个值、最大值、最小值、最后一个值。 如果采样方法为空,则升采样默认方法为不填充;降采样默认方法为均值聚合。采样方法支持传入自定义函数。 ID列

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  • 中介中心度算法(betweenness)(2.2.4)

    较慢,可以设置seeds作为采样节点,进行近似运算,seeds节点越多越接近精确解。输入节点个数不大于100000。 - k 否 采样个数 Integer 当图较大时,运行精确betweenness较慢,可以设置k,算法将从图中随机选取k各点,进行采样运算,k值越大约接近精确解。k不大于100000。

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  • 边中介中心度(edge

    较慢,可以设置seeds作为采样节点,进行近似运算,seeds节点越多越接近精确解。输入节点个数不大于100000。 - k 否 采样个数 Integer 当图较大时,运行精确betweenness较慢,可以设置k,算法将从图中随机选取k各点,进行采样运算,k值越大约接近精确解。k不大于100000。

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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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  • DBE

    blkcnt_cmp 采样行行压缩后占页面数。 blkcnt_uncmp 采样行未压缩时占页面数。 row_cmp 单页面容纳压缩行数。 row_uncmp 单页面容纳非压缩行数量。 cmp_ratio 压缩率。 comptype_str 压缩类型字符串。 sample_ratio 采样率。 objtype

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  • 查看Storm拓扑日志

    bUI。 在“Topology Summary”区域单击指定的拓扑名称,打开拓扑的详细信息。 单击“Debug”,输入采样数据的百分比数值,并单击“OK”开始采样。 单击拓扑的“Spouts”或“Bolts”任务,在“Component summary”单击“events”打开处理数据日志。

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  • 查询和索引统计收集器

    开启enable_parallel_analyze的情况,对外表进行analyze时,尽量避免对目标外表列增加NOT NULL约束条件,防止外表数据源变更时约束失效导致analyze失败;同时目前并行采样不支持物化视图;当发生由于此类原因导致的analyze失败时,可以设置该参

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