- L实例-2C2G2M
- L实例-2C2G3M
- L实例-2C2G4M
活动对象：
（1）新用户专享：华为云官网已完成注册和实名认证，且从未购买过华为云资源的用户（客户等级是V0）可购买；
（2）企业新客专享：仅从未购买过华为云资源（客户等级V0），且已完成企业实名认证用户可购买；
（3）产品新客专享：华为云官网已完成注册和实名认证的用户，且从未购买过华为云当前云产品资源的用户可购买（未限制产品等级）；
（4）新老用户同享：华为云官网已完成注册和实名认证的用户可以购买；
（具体用户范围以届时活动页面展示为准）
活动时间：
2024年5月31日-2024年6月30日（活动期间如有调整，以届时活动页面展示为准）
每天9点限量开抢，售完即止
续费同价说明：
（1）参与条件：Flexus L实例2核2G4M 98元/年，Flexus L实例2核4G5M 188元/年为续费同价优惠产品，参与条件为：新用户专享，新购、续费同价，每个配置限新购1次，续费1次；
（2）续费说明：下单购买后，系统将自动赠送一张续费代金券至费用中心-优惠折扣，预计续费代金券到账时间5分钟左右。Flexus L实例2核2G4M 98元/年 续费代金券面额为满700元减652.2元，Flexus L实例2核4G5M 188元/年续费代金券面额为满1030元减892.2元，续费该实例时勾选代金券，则可以实现续费同价优惠，续费代金券有效期为自购买日起1年内有效，请于代金券有效期内完成续费，代金券过期后不予补发；
（3）退订说明：下单购买该实例后，系统将自动锁定订单，不允许退订；若客户需要退订新购订单，且续费代金券未使用的情况下，可以申请退订，退订时系统将回收未使用的续费代金券，退订费用请查看华为云官网规则说明；若续费代金券已使用，则该实例的新购及续费订单均不可退订；
购买说明：
（1）新用户专享套餐同一用户限购一单，具体台数以活动页面为准；
（2）同一用户规则：同一用户是指根据不同华为云账号在注册、登录、使用中的关联信息，华为云判断其实际为同一用户。包括但不限于下述情形：具备同一证件号（比如身份证号/护照ID/海外驾照ID/企业唯一识别号等）、域名持有者为同一主体（如同一个人、企业等主体）、同一手机号、同一设备、同一IP地址等；
（3）套餐配置：
①云服务器每款默认配置1个公网IP，高IO或通用型SSD 40G系统盘（部分特价机型仅高IO 40G系统盘；Flexus应用服务器L实例系统盘为高IO，规格大小以下单页显示为准）；数据盘有高IO和通用型SSD可选（Flexus应用服务器L实例数据盘为通用型SSD V2），西南-贵阳一和华北-北京一数据中心是静态BGP带宽，其他数据中心配置全动态独享BGP带宽；（以上配置仅供参考，具体配置以下单页面为准）
②本页面促销的国内云服务器购买完成后，如需切换镜像版本，可在控制台内进行切换操作；
②本页面促销的国内及境外云服务器的Windows镜像暂不支持包周期转按需操作；
③境外云服务器，重装系统不支持Linux与Windows互相切换；
④新用户专区region（不含出海云服务器，最终结果以下单页面为准）：
不同区域的云服务产品之间内网互不相通。所购买的相关产品请位于同一区域内，且就近选择靠近您业务的区域，有助于降低业务运行产生异常的风险，减少网络时延，提高访问速度；
（4）续费变更：
促销价仅适用于购买活动页面套餐，续订变更套餐价格（含升配降配）以当期目录价为准，促销价在该场景下不适用，用户选择升配或降配包周期产品前，具体场景或解释说明，请您浏览阅读《变更资源费用说明》
（5）关联账号说明：
关联模式为财务托管的企业认证账号（即财务托管子账号）不具备交易属性，不参与华为云官网活动等相关交易；关联模式为财务独立的企业认证账号可以参与华为云官网活动等相关交易。
为保证活动的公平公正，华为云有权对实施下述行为的用户采取收回套餐使用资格或者活动优惠资格的措施，且华为云亦有权针对异常账号采取限制措施：
1）华为云有合理理由相信用户存在恶意刷取活动资源的行为（“恶意”是指为获取资源而异常注册账号等破坏活动公平性的行为）；
2）华为云有合理理由相信用户存在利用资源从事违法违规的行为；
华为云保留对活动规则进行调整的权利，包括但不限于活动规则、产品价格、产品类型、产品数量、产品配置等，请以购买时相关页面的最新展示内容为准。
所有参加本活动的华为云注册用户，已认可并同意遵守《华为云用户协议》及通过援引的形式加入的附件，包括《可接受的使用政策》，《隐私政策声明》
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机器学习端到端场景
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default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001，10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch, 会根据验证精度情况自动调整学习率，并当精度没有明显提升时，训练停止")),
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使用MLS预置算链进行机器学习建模
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使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链，完成建模，帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像，并进入MLS Editor可视化编辑界面，具体参考进入ML Studio操作界面章节。
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向量检索
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向量检索 场景描述 向量检索的集群规划 创建向量索引 向量查询 向量检索的性能调优 （可选）预构建与注册 管理向量索引缓存 向量检索的客户端代码示例 使用PV_GRAPH向量索引 父主题： 集群增强特性
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向量查询
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表1 标准查询的参数说明 参数 说明 vector（第一个） 表示该查询类型为VectorQuery。 my_vector 指定了需要查询的向量字段名称。 vector（第二个） 指定查询向量的具体值，支持数组形式以及Base64编码形式的输入。 topk topk的值通常与size保持一致。
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向量检索的集群规划
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创建数据预处理作业
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句向量
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句向量 功能介绍 输入句子，返回对应的句向量。 具体Endpoint请参见终端节点。 调用华为云NLP服务会产生费用，本API支持使用基础套餐包，购买时请在 自然语言处理 价格计算器中查看基础套餐包和领域套餐包支持的API范围。 本API调用限制为20次/秒。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。
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适用于人工智能与机器学习场景的合规实践
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CCE集群版本为处于维护的版本 cce 确保CCE集群版本为处于维护中的版本。 CCE集群版本为停止维护的版本，视为“不合规” 为了保证您的服务权益，建议尽快升级到最新的商用版本。集群升级流程包括升级前检查、备份、升级和升级后验证几个步骤，具体操作流程可见CCE服务说明文档的升级概述。 c
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文本词向量
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迭代优化时的步长，学习率。 0.025 max_iter 是 最大迭代次数。 1 window_size 是 训练过程中的窗口大小。 5 max_sentence_length 否 最大句子长度。 1000 样例 样例数据 该数据为分词算子的输入，分词算子的输出作为文本词向量的输入。
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提交排序任务API
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阶特征组合、学习特征之间的关系，无需人工经验干预，同时能够解决组合特征稀疏的问题。FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机的改进版本，因子分解机每个特征对其他域的隐向量都一致，而域感知因子分解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更
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创建向量索引
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在“集群管理”页面，选择需要启用向量检索的集群，单击操作列“Kibana”，登录Kibana界面。 单击左侧导航栏的“Dev Tools”，执行如下命令创建向量索引。 创建一个名为“my_index”的索引，该索引包含一个名为“my_vector”的向量字段和一个名为“my_label”的文本字段。其
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向量召回评估
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向量召回评估 概述 向量召回评估算子计算召回的hitrate，用于评估召回结果的好坏，hitrate越高表示训练产出的向量去召回向量的结果越准确。支持u2i召回和i2i召回的计算。u2i召回时，拿user（用户）的向量去召回top k个items（物品），i2i召回时拿item的向量去召回top
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从0到1利用ML Studio进行机器学习建模
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拖拽创建结点 在画布中，鼠标移至算子结点，从右侧输出端口，如图3所示，拖动连线至下一个算子结点，鼠标尽量放置至如图4 连线结束位置所示红框位置。 图3 从输出端口移动至下一结点 图4 连线结束位置 进行算子连线。 算子之间具有数据的流入流出关系，如果源算子与目标算子的输出输入端口数量都为1，则直接连线，如图4所示。
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向量检索的性能调优
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向量检索的性能调优 写入性能优化 关闭副本，待数据导入完成后再开启副本，减少副本构建的开销。 调整“refresh_interval”为120s或者更大，避免频繁刷新索引生成大量小的segments，同时减少merge带来的向量索引构建开销。 适当调大“native.vector
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管理向量索引缓存
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管理向量索引缓存 CSS的向量检索引擎使用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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向量检索的客户端代码示例
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向量检索的客户端代码示例 Elasticsearch提供了标准的REST接口，以及Java、Python、Go等语言编写的客户端。 基于开源数据集SIFT1M（http://corpus-texmex.irisa.fr/）和Python Elasticsearch Client，
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混淆矩阵
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混淆矩阵 概述 混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表，以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型预测的类别判断两个标准进行汇总。其中矩阵的行表示真实值，矩阵的列表示预测值。 True Positive（TP）：真正类。样本的真实类别是正类，并且模型识别的结果也是正类；
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向量距离计算接口
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'[5,-1,3.5]'); vector_l2_squared_distance 功能说明：获得两个向量的欧式距离的平方。 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 vec
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示例：向量场景
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示例：向量场景 import psycopg2 import os # 从环境变量中获取用户名和密码。 user = os.getenv('user') password = os.getenv('password') # 创建连接对象。 conn=psycopg2.conn
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向量数据类型
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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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向量操作函数接口
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向量操作函数接口 向量操作函数实现的功能包括：向量大小比较、向量加法、向量减法、向量按位乘法等。 inner_product 功能说明：计算两个向量的内积。 入参1的类型：floatvector 入参2的类型：floatvector 出参类型：float8 代码示例： gaussdb=#
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