超分辨率转换

超分辨率转换

    机器学习特征转换 更多内容
  • 数据转换

    数据转换 “数据转换”连接器用于数据流的格式转换,当前支持XML转JSON和JSON转XML。 配置参数 参数 说明 转换模式 选择数据转换的模式,可选择“XML转JSON”和“JSON转XML”。 内容 通过脚本编写需要转换的数据。 可通过变量的方式引用前序步骤中的数据,请参考引用变量。

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  • 分隔转换

    分隔转换 概述 “分隔转换”算子,将已有字段的值按指定的分隔符分隔后生成新字段。 输入与输出 输入:需要分隔的字段 输出:分隔后的字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 输入字段名 被分隔的字段名,需填写上一个转换步骤生成的字段名。 string 是

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  • 转换函数

    转换函数 cast转换函数 HetuEngine会将数字和字符值隐式转换成正确的类型。HetuEngine不会把字符和数字类型相互转换。例如,一个查询期望得到一个varchar类型的值,HetuEngine不会自动将bigint类型的值转换为varchar类型。 如果有必要,可以将值显式转换为指定类型。

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  • 数据转换

    数据转换 “数据转换”连接器用于数据流的格式转换,当前支持XML转JSON和JSON转XML。 配置参数 参数 说明 转换模式 选择数据转换的模式,可选择“XML转JSON”和“JSON转XML”。 内容 通过脚本编写需要转换的数据。 可通过变量的方式引用前序步骤中的数据,请参考引用变量。

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  • 类型转换

    类型转换 概述 操作符 函数 值存储 UNION,CASE和相关构造 父主题: SQL参考

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  • 类型转换

    类型转换 概述 操作符 函数 值存储 UNION,CASE和相关构造 父主题: SQL参考

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  • 类型转换

    类型转换 概述 操作符 函数 值存储 UNION,CASE和相关构造

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  • 类型转换

    类型转换 概述 操作符 函数 值存储 UNION,CASE和相关构造

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  • 转换函数

    转换函数 本文主要介绍操作符函数的语法规则,包括参数说明、函数示例等。 函数列表 表1 转换函数列表 类型 函数名称 功能描述 基础类型转换 ct_int 将字段或表达式的值转换为整数。 ct_float 将字段或表达式的值转换为浮点数。 ct_str 将字段或表达式的值转换为字符串。

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  • 提交特征工程作业

    提交特征工程作业 提交特征工程作业 查询全局特征配置 父主题: 作业相关API

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  • 创建纵向联邦学习作业

    在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮,编辑“作业名称”等相关参数,完成后单击“确定”。 目前,纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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  • 拼接转换

    样例 通过“ CS V文件输入”算子,生成三个字段A、B和C。 源文件如下图: 配置“拼接转换”算子,“分隔符”为空格,生成新字段D: 转换后,依次输出A、B、C和D,结果如下: 父主题: 转换算子

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  • 分隔转换

    分隔转换 概述 “分隔转换”算子,将已有字段的值按指定的分隔符分隔后生成新字段。 输入与输出 输入:需要分隔的字段 输出:分隔后的字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 输入字段名 被分隔的字段名,需填写上一个转换步骤生成的字段名。 string 是

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  • 格式转换

    格式转换 此功能在控制台图形界面模式和代码编辑模式使用,也支持通过接口调用模式使用。可以将原图转换为支持的图片格式,具体说明如表1所示。 支持的原图格式:jpg、jpeg、png、bmp、webp、gif、tiff。 支持输出的目标图格式:jpg、png、bmp、webp。 操作名称:format

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  • 类型转换

    类型转换 概述 操作符 函数 值存储 UNION,CASE和相关构造 父主题: SQL参考

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  • 类型转换

    类型转换 概述 操作符 函数 值存储 UNION,CASE和相关构造 父主题: SQL参考

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  • 功能介绍

    中文普通话、方言和英语,方言当前支持四川话、粤语和上海话。 文本时间戳 为音频转换结果生成特定的时间戳,从而通过搜索文本即可快速找到对应的原始音频。 智能断句 通过提取上下文相关语义特征,并结合语音特征,智能划分断句及添加标点符号,提升输出文本的可阅读性。 中英文混合识别 支持在

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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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  • 自动学习

    自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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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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  • 线性特征重要性

    feature_cols 特征列 label_col label列 item_spliter 稀疏特征的iterm之间的分割符 kv_spliter 稀疏特征中每个iterm的KV分割符 model_path 线性模型的输入路径 样例 输入数据 配置流程 运行流程 输出结果 父主题: 特征工程

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