业务规划/业务计划/BP 伙伴需制定华为云合作BP（Business Plan），具体内容如下： 与华为云合作的愿景及三年业务目标 基于华为云的offering路标规划 半年/一年内的主要客户和收入目标 半年/一年内获取华为云能力认证的目标 半年/一年内的项目实践目标 支撑上述目标达成的措施列表

查看更多 →

建立连接 功能介绍 创建连接时传入clickhouse-example.properties配置的user和password作为认证凭据，ClickHouse会带着用户名和密码在服务端进行安全认证。 样例代码 ClickHouseDataSource clickHouseDataSource

查看更多 →

练好的模型，对图片进行分类，模型名称Inception-v3。Inception-v3是在2012年ImageNet视觉识别挑战赛上训练出的模型，它将一个非常大的图片集进行了1000个种类的图片分类。Github有使用Inception-v3进行图片分类的代码。 训练模型的代码，

查看更多 →

建立Kudu连接 功能简介 通过KuduClient.KuduClientBuilder(KUDU_MASTERS).build()方法创建KuduClient对象。传入的参数KUDU_MASTERS为kudu集群的masters地址列表，如果有多个master节点，则中间用半角逗号隔开。

查看更多 →

建立Kudu连接 功能简介 通过KuduClient.KuduClientBuilder(KUDU_MASTERS).build()方法创建KuduClient对象。传入的参数KUDU_MASTERS为Kudu集群的Master地址列表，如果有多个Master节点，则中间用半角逗号隔开。

查看更多 →

通话建立后 释放呼叫 保持 转移 内部求助 三方通话 静音 父主题： 基本应用开发

查看更多 →

数据绑定：通过建立不同类型的视图模型，将各种数据源和组件的返回值或者属性值进行关联，实现动态数据效果。 值绑定：设置组件绑定的数据模型，数据模型一般有以下几种。更多介绍，请参见值绑定。 自定义：由用户自定义的前端模型，可以在模型树上快速创建自定义字段。 对象：由后台对象模型映射创建，支持选择字段。

查看更多 →

如何建立关联关系 分享推广链接，客户点击链接注册账号即建立关联关系（30天） 父主题： 奖励推广规则

查看更多 →

建立ClickHouse连接 以下代码片段在“ClickhouseJDBCHaDemo”类的initConnection方法中。在创建连接时传入表1中配置的user和password作为认证凭据，ClickHouse会带着用户名和密码在服务端进行安全认证。 MRS 3.3.0之前版本：

查看更多 →

建立ClickHouse连接 以下代码片段在“ClickhouseJDBCHaDemo”类的initConnection方法中。在创建连接时传入表1中配置的user和password作为认证凭据，ClickHouse会带着用户名和密码在服务端进行安全认证。 MRS 3.3.0之前版本：

查看更多 →

建立ClickHouse连接 以下代码片段在“ClickhouseJDBCHaDemo”类的initConnection方法中。在创建连接时传入表1中配置的user和password作为认证凭据，ClickHouse会带着用户名和密码在服务端进行安全认证。 clickHouseProperties

查看更多 →

建立ClickHouse连接 以下代码片段在“ClickhouseJDBCHaDemo”类的initConnection方法中。在创建连接时传入表1中配置的user和password作为认证凭据，ClickHouse会带着用户名和密码在服务端进行安全认证。 clickHouseProperties

查看更多 →

欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。

查看更多 →

“多层感知机分类”节点可用于建立一个基于前馈人工神经网络的分类模型。 前馈人工神经网络采用一种单向多层结构。其中每一层包含若干个神经元，同一层的神经元之间没有互相连接，层间信息的传送只沿一个方向进行。其中第一层称为输入层。最后一层为输出层，中间为隐层。K+1层前馈神经网络矩阵形式如下表示，

查看更多 →

'Sales'::text) (16 rows) 建议在places.place_id和states.state_id列上建立2个索引（参考现象描述），执行计划如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

查看更多 →

采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参，从企业关系型（结构化

查看更多 →

在优化前，没有创建places.place_id和states.state_id索引，执行计划如下： 建议在places.place_id和states.state_id列上建立2个索引，执行计划如下： 父主题： 实际调优案例

查看更多 →

在优化前，没有创建places.place_id和states.state_id索引，执行计划如下： 建议在places.place_id和states.state_id列上建立2个索引，执行计划如下： 父主题： 实际调优案例

查看更多 →

案例：建立合适的索引 创建合适的索引可以加速对表中数据行的检索。索引占用磁盘空间，并且降低添加、删除和更新行的速度。如果需要非常频繁地更新数据或磁盘空间有限，则需要限制索引的数量。在表较大时再建立索引，表中的数据越多，索引的优越性越明显。建议仅在匹配如下某条原则时创建索引： 需要经常执行查询的字段。

查看更多 →

'Sales'::text) (8 rows) 建议在places.place_id和states.state_id列上建立2个索引（参考现象描述），执行计划如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

查看更多 →

'Sales'::text) (16 rows) 建议在places.place_id和states.state_id列上建立2个索引（参考现象描述），执行计划如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

查看更多 →