LOCAL_ACTIVE_SESSION LOCAL_ACTIVE_SESSION视图显示本节点上的ACTIVE SESSION PROFILE内存中的样本。 表1 LOCAL_ACTIVE_SESSION字段 名称 类型 描述 sampleid bigint 采样ID。 sample_time

查看更多 →

LOCAL_ACTIVE_SESSION LOCAL_ACTIVE_SESSION视图显示本节点上的ACTIVE SESSION PROFILE内存中的样本。 表1 LOCAL_ACTIVE_SESSION字段 名称 类型 描述 sampleid bigint 采样ID。 sample_time

查看更多 →

LOCAL_ACTIVE_SESSION LOCAL_ACTIVE_SESSION视图显示本节点上的ACTIVE SESSION PROFILE内存中的样本，如表1所示。 表1 LOCAL_ACTIVE_SESSION字段 名称 类型 描述 sampleid bigint 采样ID。

查看更多 →

GLOBAL_ACTIVE_SESSION GLOBAL_ACTIVE_SESSION视图显示所有节点上的ACTIVE SESSION PROFILE内存中的样本的汇总。 表1 GLOBAL_ACTIVE_SESSION字段 名称 类型 描述 node_name text 节点名称。

查看更多 →

GLOBAL_ACTIVE_SESSION GLOBAL_ACTIVE_SESSION视图显示所有节点上的ACTIVE SESSION PROFILE内存中的样本的汇总。 表1 GLOBAL_ACTIVE_SESSION字段 名称 类型 描述 node_name text 节点名称。

查看更多 →

GLOBAL_ACTIVE_SESSION GLOBAL_ACTIVE_SESSION视图显示CN节点和主DN节点上的ACTIVE SESSION PROFILE内存中的样本的汇总，如表1所示。505.0版本新增event_start_time、current_xid、top_xid三个字段信息，由低于505

查看更多 →

LOCAL_ACTIVE_SESSION LOCAL_ACTIVE_SESSION视图显示本节点上的ACTIVE SESSION PROFILE内存中的样本。 表1 LOCAL_ACTIVE_SESSION字段 名称 类型 描述 sampleid bigint 采样ID。 sample_time

查看更多 →

LOCAL_ACTIVE_SESSION LOCAL_ACTIVE_SESSION视图显示本节点上的ACTIVE SESSION PROFILE内存中的样本，如表1所示。 表1 LOCAL_ACTIVE_SESSION字段 名称 类型 描述 sampleid bigint 采样ID。

查看更多 →

GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。

查看更多 →

GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。

查看更多 →

执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 oid oid 数据库对象id。 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数

查看更多 →

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，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

查看更多 →

TRAIN训练,2.EVALUATE评估 hfl_platform_type String 联邦学习运行平台枚举值。LOCAL，MODEL_ARTS learning_rate String 纵向联邦算法学习率 algorithm_type String 纵向联邦算法类型枚举。 XG_BOOST

查看更多 →

适用于人工智能与机器学习场景的合规实践 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示： 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 规则描述 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护的版本 cce CC

查看更多 →

学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

查看更多 →

课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

查看更多 →

attribute_name 在监督学习任务中训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。 取值范围：字符型，需要符合数据属性名的命名规范。 subquery 数据源。 取值范围：字符串，符合数据库SQL语法。 hyper_parameter_name 机器学习模型的超参名称。 取值范围

查看更多 →

attribute_name 在监督学习任务中训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。 取值范围：字符型，需要符合数据属性名的命名规范。 subquery 数据源。 取值范围：字符串，符合数据库SQL语法。 hyper_parameter_name 机器学习模型的超参名称。 取值范围

查看更多 →

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

查看更多 →

BD ID。 MacLimitMaxMac 配置的可以学习到MAC的最大数。 对系统的影响 当超过MAC地址表项限制时，设备不再学习新的MAC表项。 可能原因 学习的动态MAC数目超过了限制MAC表规则中规定的最大MAC学习的数目。 处理步骤 正常提示信息，无需处理。 参考信息 无

查看更多 →

服务内容说明 服务商用发布版本上架到OSC云原生市场后，会读取服务包的部分描述信息并展示在服务包详情中，因此需要用户在服务包中填写必要的信息，从而保证详情页面展示正常。 根据服务包格式类型，需补充说明内容如下： Helm Chart服务包 Chart服务包其主体描述信息存储在Chart

查看更多 →