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    gini系数 机器学习 更多内容
  • GS_OPT_MODEL

    续扩展。 model_name name 模型的实例名,每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名,每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。

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  • GS

    续扩展。 model_name name 模型的实例名,每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名,每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。

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  • GS_OPT_MODEL

    续扩展。 model_name name 模型的实例名,每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名,每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。

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  • 聚类系数(cluster

    聚类系数(cluster_coefficient)(1.0.0) 表1 response_data参数说明 参数 类型 说明 cluster_coefficient Double 聚类系数。 statistics Boolean 是否仅返回全图平局聚类系数,默认为true。 父主题:

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  • 排序策略-离线排序模型

    行更新。 学习率:优化算法的参数,决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初始梯度累加和:梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl:Follow The Regularized Leader 适用于处理超大规模数据的,含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。

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  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    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

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  • 关系数据库连接

    POSTGRESQL DWS DDM SAP HANA linkConfig.host 是 String 数据库服务器地址。 linkConfig.port 是 String 数据库服务器的端口号。 linkConfig.databaseconfig 否 枚举 创建Oracle连接时才有该参数,选择Oracle数据库连接类型:

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  • 关系数据库增量迁移

    系数据库增量迁移 CDM 支持对关系型数据库进行增量迁移,全量迁移完成之后,可以增量迁移指定时间段内的数据(例如每天晚上0点导出前一天新增的数据)。 增量迁移指定时间段内的数据 适用场景:源端为关系型数据库,目的端没有要求。 关键配置:Where子句+定时执行作业。 前提条件:数据表中有时间日期字段或时间戳字段。

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  • 关系数据库连接

    POSTGRESQL DWS DDM SAP HANA linkConfig.host 是 String 数据库服务器地址。 linkConfig.port 是 String 数据库服务器的端口号。 linkConfig.databaseconfig 否 枚举 创建Oracle连接时才有该参数,选择Oracle数据库连接类型:

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  • 源端为关系数据库

    源端为关系数据库 JSON样例 "from-config-values": { "configs": [ { "inputs": [ { "name": "fromJobConfig

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  • 大模型开发基本概念

    训练相关概念说明 概念名 说明 自监督学习 自监督学习(Self-Supervised Learning,简称SSL)是一种机器学习方法,它从未标记的数据中提取监督信号,属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习,从而生成有用的表示,可用于后续任务。它

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  • 排序策略

    行更新。 学习率:优化算法的参数,决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初始梯度累加和:梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl:Follow The Regularized Leader 适用于处理超大规模数据的,含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。

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  • 源端为关系数据库

    源端为关系数据库 JSON样例 "from-config-values": { "configs": [ { "inputs": [ { "name": "fromJobConfig

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  • 关系数据库增量迁移

    系数据库增量迁移 CDM支持对关系型数据库进行增量迁移,全量迁移完成之后,可以增量迁移指定时间段内的数据(例如每天晚上0点导出前一天新增的数据)。 增量迁移指定时间段内的数据 适用场景:源端为关系型数据库,目的端没有要求。 关键配置:Where子句+定时执行作业。 前提条件:数据表中有时间日期字段或时间戳字段。

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  • 关系数据库增量迁移

    系数据库增量迁移 CDM支持对关系型数据库进行增量迁移,全量迁移完成之后,可以增量迁移指定时间段内的数据(例如每天晚上0点导出前一天新增的数据)。 增量迁移指定时间段内的数据 适用场景:源端为关系型数据库,目的端没有要求。 关键配置:Where子句+定时执行作业。 前提条件:数据表中有时间日期字段或时间戳字段。

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  • 关系数据库增量迁移

    系数据库增量迁移 CDM支持对关系型数据库进行增量迁移,全量迁移完成之后,可以增量迁移指定时间段内的数据(例如每天晚上0点导出前一天新增的数据)。 增量迁移指定时间段内的数据 适用场景:源端为关系型数据库,目的端没有要求。 关键配置:Where子句+定时执行作业。 前提条件:数据表中有时间日期字段或时间戳字段。

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  • 算法备案公示

    网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型,模型生成后,输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括: 输入数据:真人视频、音频。 算法原理:通过深度学习算法来学习真人视频,生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频,合成数字人视频。

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  • 目的端为关系数据库

    目的端为关系数据库 JSON样例 "to-config-values": { "configs": [ { "inputs": [ { "name": "toJobConfig

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  • 聚类系数算法(Cluster Coefficient)

    聚类系数算法(Cluster Coefficient) 概述 聚类系数表示一个图中节点聚集程度的系数。在现实的网络中,尤其是在特定的网络中,由于相对高密度连接点的关系,节点总是趋向于建立一组严密的组织关系。聚类系数算法(Cluster Coefficient)用于计算图中节点的聚集程度。

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  • 鲲鹏openGauss系数据库商业软件培训

    本培训为线下面授形式,培训标准时长为3天,每班人数不超过30人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收,客户以《培训专业服务签到表》作为验收合格依据。 项目完成 培训专业服务工作结束,验收通过。 父主题: 鲲鹏工程师培训及认证服务

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  • 使用kv-cache-int8量化

    ert_checkpoint.py。 执行convert_checkpoint.py脚本进行权重转换生成量化系数。 使用tensorRT量化工具进行模型量化。 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化,工具下载使用指导请参见https://github.

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