可选择查询年份，显示年度消耗电量、电费成本、节省电量、节省电费以及每月电量详情。单击【电量】或【电费】，可切换查看每月电量或电费曲线图。单击图例，可隐藏曲线。单击每月性情列表中的时间，可跳转对应月份的的月度报告。 图2 年度报告 节能评估设置 单击【节能评估设置】，进入设置页面。

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30分钟。 鼠标悬停在曲线图上显示某时间点的数量。 交易趋势 可按最近6小时或最近30分钟查看最近交易笔数，默认展示最近7个点。 说明： 可在曲线图左上角选择时间粒度：小时、分钟。 选择小时：每隔1小时一个点。 选择分钟：每隔5分钟一个点。 鼠标悬停在曲线图上显示某时间点的数量。

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acy）及F1值（F1 Score）。 连续值在模型训练完成后，评估结果会展现平均绝对误差（Mean Absolute Error），均方误差（Mean Squared Error），均方根误差（Root Mean Squared Error）。 父主题： 预测分析

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规模比较小的时候会使用Explicit模式和Sparse模式， 这两种模式在计算结果上基本上没有误差。 随着distinct值越来越多，就会转换成Full模式，但结果也会存在一定误差。下列函数用于查看HLL中精度参数。 hll_schema_version(hll) 描述：查看当前hll中的schema

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成果数据。 可实现几何接边误差小于100像素。 L3等级 对原始卫星数据进行色彩增强与几何精纠正处理，输出L3级的成果数据。可实现几何接边误差小于10像素。 L4等级 对原始卫星数据进行色彩增强与正射纠正处理，输出L4级的成果数据。 可实现几何接边误差小于2像素。 L5等级 在L

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群监控指标报表文件，请选择一个位置保存，并妥善保管该文件。 如果需要查看指定时间范围的监控指标对应的分布曲线图，请单击“查看”，界面将显示用户自定义时间范围内选定指标的分布曲线图。 父主题： 监控管理

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系，而核函数特征交互神经网络使用不同的核（kernel）来对特征交互进行建模，以此来计算两个域中特征的相互关系，其中核的种类包括向量内积外积、矩阵乘法、神经网络等。利用核函数建模特征交互，实现了参数共享，减小了模型复杂度。PIN算法请参见核函数特征交互神经网络。 config 否

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规模比较小的时候会使用Explicit模式和Sparse模式， 这两种模式在计算结果上基本上没有误差。 随着distinct值越来越多，就会转换成Full模式，但结果也会存在一定误差。下列函数用于查看HLL中精度参数。 hll_schema_version(hll) 描述：查看当前hll中的schema

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2-T1)。由此，可获得集群用户级QPS曲线图和集群吞吐情况，监测每个用户的业务负载是否发生剧烈变化。如果有剧烈变化，可以定位具体的语句类型(SELECT/INSERT/UPDATE/DELETE/MERGE INTO)。同时观测QPS曲线可以获知问题发生时间点，结合其它工具，定

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igentSchedulingModel_b-XX.XX.XX.zip、ISDP__IntelligentSchedulingModel_bp-XX.XX.XX.预置数据包.zip 智能排班基线应用：ISDP__IntellScheduleBaseline-XX.XX.XX.zip

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GAUSS-01931: "cannot drop %s because other objects depend on it" SQLSTATE: 2BP01 错误原因：由于其他对象依赖他，无法删除这个对象。 解决办法：解除这种依赖或者删除依赖对象。 GAUSS-01932: "cannot

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查看CPU使用率和慢日志个数统计监控指标。 如果慢日志个数很多，且与CPU曲线吻合，可以确定是慢SQL导致CPU升高。 如果慢日志个数不多，但与CPU使用率基本一致，进一步查看行读取速率指标是否与CPU曲线吻合。 如果吻合，说明是少量慢SQL访问大量行数据导致CPU升高：由于这些

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-value集合形式表示，key表示变量名字，value表示变量的值。 URI PUT AstroZero 域名 /u-route/baas/bp/v2.0/runtime/instances/{instance_id}/variables 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述

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特征画像的作用，就是对数据进行分析，把其中一些基本特征提取出来，如：周期性、离散度、时序规律、最值、采样频率等，计算KPI曲线特点（包括周期性、趋势性、噪声、离散性、随机性等）。根据计算的曲线特点，判断KPI的大类别（毛刺型、阶梯型、周期型、离散型、稀疏型、多模态型等）。这些类别，对应到后面的特征

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APP主席进入多人视频会议 操作步骤： 在多方协同视频主页中，点击“更多”中的“涂鸦”按钮 图1 “涂鸦”按钮 从左至右功能按钮依次为“选择颜色”、“绘制曲线”、“绘制直线”、“绘制方框”、“撤销上一步”“删除”，可对屏幕进行涂鸦操作。 图2 “涂鸦”操作界面 父主题： 使用手机进行多方视频协同

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报告管理 查询报告 查询PerfTest任务离线报告列表 查询用例的AW曲线图 查询用例报告详情 查询任务报告的用例列表 父主题： API

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概要 本章节主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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最低或平均监控数据形成的曲线，即资源分布情况时，可以在 MRS Manager上查看，支持查询1小时以内的监控数据。 用户也可以在MRS Manager上修改资源分布，使服务和主机的资源分布图表中，可以按自定义的数值显示一条或多条最高、最低监控数据形成的曲线。 部分监控指标的资源分布不记录。

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分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0

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训练模型 针对已标注完成的训练数据，开始训练模型，您可以查看训练的模型准确率和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“云状识别工作流”新建应用，并已执行完“数据选择”步骤，详情请见选择数据。 训练模型 在“模型训练”页面，单击“开始训练”。 模型训练一般需要运行一段时间，等

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训练模型 针对已标注完成的训练数据，开始训练模型，您可以查看训练的模型准确率和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“刹车盘识别工作流”新建应用，并已执行完“数据选择”步骤，详情请见选择数据。 训练模型 在“模型训练”页面，单击“开始训练”。 模型训练一般需要运行一段时间，

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