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。

 
 

    机器学习序列采样 更多内容
  • IoT数仓简介

    Field列:将采样的维度作为数据列,因为该列的数据一般随时间变化而变化,存储各个指标的value。 Time列:表示采样时刻的时间戳。 如图1为典型发电机组数据采样示意图。共有三台发电机组,每个时间点分别采样四种数据:电压、功率、频率和电流相角。随着时间的流逝,每个采样的时间点将采

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  • 时间序列预测

    forecastOrder 否 指定需要预测的元素。 当forecastOrder为1,预测下一个元素。 当forecastOrder为2,预测下下一个元素。默认值为1。 使用此参数时需要保证over窗口的大小大于设置的forecastOrder。 示例 使用HOLT WINTERS函数结合窗口进行时间序列预测。

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  • 全局序列

    全局序列 全局序列概述 nextval、currval在全局序列的使用 全局序列在INSERT或REPLACE语句中的使用 父主题: SQL语法

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  • 查询时间序列

    以在表4 QuerySeriesOptionParam中查看。 查询时间序列 接口相关信息 URI格式:POST /v2/{project_id}/series 请求示例 POST https://{aom_endpoint}/v2/{project_id}/series {ao

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  • 序列管理

    序列管理 查看sequence详情 父主题: GaussDB (DWS)

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  • AI开发基本概念

    AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种: 监督学习:利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习:在未加标签的数据中,试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习:智能系统从环境到行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大。

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  • 查询时间序列

    withOffset("<offset>"); SeriesAPIQueryItemParam body = new SeriesAPIQueryItemParam(); List<QuerySeriesOptionParam> listbodySeries = new ArrayList<>();

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  • 序列管理

    序列管理 创建序列 在“对象浏览器”窗格,右键单击“序列”,然后选择“创建序列”。Data Studio弹出“创建序列”对话框。 设置相关参数以创建序列。 在“序列名称”字段输入序列名称。 勾选“区分大小写”,“序列名称”字段文本将区分大小写。例如,输入的序列名称为“Employ

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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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  • 职务序列管理

    职务序列管理 路径:核心人事-控制台-职岗体系-职务序列 图1 职务序列 职务序列的新增 单击【新建】弹出新建弹窗,在页面输入信息后,单击【保存】,创建成功 图2 新增职务序列1 图3 新增职务序列2 职务序列的编辑 信息如有错误需要更正,单击【编辑】,针对需要修改的信息重新编辑

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  • 创建和管理序列

    SEQUENCE 除了为序列指定了cache,方法二所实现的功能基本与方法一类似。但是一旦定义cache,序列将会产生空洞(序列值为不连贯的数值,如:1.4.5),并且不能保序。另外为某序列指定从属列后,该列删除,对应的sequence也会被删除。 虽然数据库并不限制序列只能为一列产生默认值,但最好不要多列共用同一个序列。

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  • 创建和管理序列

    SEQUENCE 除了为序列指定了cache,方法二所实现的功能基本与方法一类似。但是一旦定义cache,序列将会产生空洞(序列值为不连贯的数值,如:1.4.5),并且不能保序。另外为某序列指定从属列后,该列删除,对应的sequence也会被删除。 虽然数据库并不限制序列只能为一列产生默认值,但建议不要多列共用同一个序列。

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  • 创建和管理序列

    SEQUENCE 除了为序列指定cache,方法二所实现的功能基本与方法一类似。但是一旦定义cache,序列将会产生空洞(序列值为不连贯的数值,如:1.4.5),并且不能保序。另外为某序列指定从属列后,该列删除,对应的sequence也会被删除。虽然数据库并不限制序列只能为一列产生默认值,但最好不要多列共用同一个序列。

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  • 创建和管理序列

    SEQUENCE 除了为序列指定cache,方法二所实现的功能基本与方法一类似。但是一旦定义cache,序列将会产生空洞(序列值为不连贯的数值,如:1.4.5),并且不能保序。另外为某序列指定从属列后,该列删除,对应的sequence也会被删除。虽然数据库并不限制序列只能为一列产生默认值,但建议不要多列共用同一个序列。

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  • 创建和管理序列

    SEQUENCE 除了为序列指定cache,方法二所实现的功能基本与方法一类似。但是一旦定义cache,序列将会产生空洞(序列值为不连贯的数值,如:1.4.5),并且不能保序。另外为某序列指定从属列后,该列删除,对应的sequence也会被删除。 虽然数据库并不限制序列只能为一列产生默认值,但建议不要多列共用同一个序列。

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  • 创建和使用序列

    创建和使用序列 序列Sequence是用来产生唯一整数的数据库对象。序列的值是按照一定规则自增的整数。因为自增所以不重复,因此说Sequence具有唯一标识性。这也是Sequence常被用作主键的原因。 通过序列使某字段成为唯一标识符的方法有两种: 一种是声明字段的类型为序列整型,由

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  • 数据处理

    执行spark sql脚本 替换 缺失值填充 缺省值填充 修改列数据类型 数据集选择列 设置元数据 数据集按列排序 增加序列号 普通表转KV表 KV表转普通表 分层采样 加权采样 父主题: 数据特征

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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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  • 创建和管理序列

    指定序列与列的归属关系。 将序列和一个表的指定字段进行关联。这样,在删除该字段或其所在表的时候会自动删除已关联的序列。 1 gaussdb=# ALTER SEQUENCE seq1 OWNED BY T2.id; 当结果显示为如下信息,则表示指定成功。 1 ALTER SEQUENCE

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  • 自动学习

    声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度,自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计,还提供了“自动学习白盒化”的能力,开放模型参数,实现模板化开发。很多资深的开发者说,希望有一款工具,可以自动生成模型

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